AIDDISON™ Explorer: Software de descoberta de medicamentos baseado em IA
Projeto molecular orientado por IA generativa e priorização de candidatos
A descoberta de medicamentos em estágio inicial depende da seleção das moléculas certas a serem produzidas, diante de restrições concorrentes. O AIDDISON™ Explorer permite a exploração direcionada do espaço químico, gerando estruturas candidatas e classificando-as com base na otimização multiparamétrica que abrange potência, ADMET e viabilidade sintética.
Os modelos são treinados com mais de 30 anos de dados de P&D farmacêutica, incluindo compostos bem-sucedidos e malsucedidos, para apoiar uma tomada de decisão mais rápida e realista na fase inicial.
Dos critérios de projeto às moléculas classificadas
Defina seu perfil-alvo e as restrições de projeto. O AIDDISON™ Explorer propõe novas moléculas candidatas, avalia-as com base em critérios de pontuação definidos e classifica os resultados — ajudando os pesquisadores a concentrar seus esforços experimentais nas estruturas mais promissoras desde o início.
Competências essenciais para químicos medicinais
Projeto molecular generativo
Gere novas estruturas moleculares utilizando modelos orientados por aprendizado por reforço, derivados da estrutura REINVENT 4.0. A exploração é orientada por restrições de projeto definidas para identificar candidatos além das estruturas-base conhecidas.
Otimização multiparamétrica (MPO)
Equilibre simultaneamente a potência, as propriedades físico-químicas e as considerações de viabilidade de desenvolvimento. A pontuação multiobjetiva ajuda a identificar candidatos que melhor atendam aos critérios do projeto.
Modelagem preditiva de ADMET
Avalie as propriedades ADMET previstas desde o início, utilizando modelos de aprendizado de máquina treinados com décadas de dados experimentais farmacêuticos. Os resultados da previsão incluem indicadores de confiança e métricas de IA explicáveis para auxiliar na interpretação dos resultados.
Projeto de candidatos com foco na síntese
Avalie pontuações de acessibilidade sintética e gere rotas retrosintéticas viáveis utilizando a integração com o SYNTHIA® API, incluindo a viabilidade da rota, o número de etapas e a disponibilidade de blocos de construção.
Projeto molecular orientado por IA no fluxo de trabalho de descoberta
O AIDDISON™ Explorer complementa as ferramentas computacionais e experimentais de descoberta já existentes. As moléculas candidatas geradas pela plataforma podem ser exportadas diretamente para fluxos de trabalho de acoplamento, planejamento de síntese e experimentos, utilizando formatos de arquivo padrão (CSV, SDF, RD). Os resultados incluem moléculas candidatas classificadas por ordem de prioridade, com perfis ADMET previstos, propriedades físico-químicas e avaliações de acessibilidade sintética.
A implantação nativa na nuvem, com segurança de dados certificada pela ISO 27001, permite o uso em ambientes de pesquisa corporativos.
Aplicações na descoberta de pequenas moléculas
Gerar diversas moléculas candidatas de novo alinhadas a perfis-alvo definidos.
Explorar o espaço químico em torno de esqueletos prioritários e identificar novas variantes estruturais.
Equilibrar a potência, o ADMET e a viabilidade de síntese durante o refinamento de compostos-chave.
Modelos baseados em dados reais de descobertas
Os modelos preditivos de ADMET são treinados com compostos bem-sucedidos e malsucedidos, a partir de mais de 30 anos de dados de P&D farmacêutica da Merck Healthcare, abrangendo parâmetros como permeabilidade ao CACO₂, cardiotoxicidade (hERG), depuração intrínseca (Clint) e outros. Ao incorporar compostos bem-sucedidos e malsucedidos, os modelos capturam resultados reais de descoberta e apoiam uma priorização mais confiável de candidatos nas fases iniciais.
Resultados explicáveis de IA, indicadores de confiança e visualizações da contribuição das características proporcionam transparência nas previsões do modelo e ajudam os pesquisadores a interpretar os resultados com maior confiança.
Veja o AIDDISON™ Explorer em ação
Solicite uma demonstração para descobrir como o projeto molecular generativo e a modelagem preditiva podem apoiar seu programa de descoberta de medicamentos.
Um especialista entrará em contato com você para entender seus objetivos de pesquisa e oferecer uma apresentação detalhada da plataforma.
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