Descripción
Variational AI está a la vanguardia del descubrimiento de fármacos en etapas tempranas, aprovechando la IA generativa avanzada para identificar y diseñar moléculas pequeñas novedosas y similares a fármacos. Su plataforma patentada Enki™ está diseñada para generar compuestos optimizados y listos para la síntesis que se adaptan a perfiles de producto objetivo específicos. Este enfoque innovador tiene como objetivo redefinir la economía del descubrimiento de fármacos al reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con los métodos tradicionales.
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La plataforma Enki™ aborda la vasta extensión del espacio químico, estimado en 10⁶⁰ moléculas posibles similares a fármacos, yendo más allá de las limitaciones de las bibliotecas de cribado convencionales. En lugar de comenzar con compuestos conocidos, Enki™ genera estructuras moleculares completamente nuevas de novo. Esto permite a los equipos de I+D explorar territorios químicos inexplorados y descubrir compuestos de primera y mejor clase. La plataforma está diseñada específicamente para el descubrimiento de fármacos en etapas tempranas, cubriendo 873 dianas farmacológicas preentrenadas en varias clases clave, incluidas quinasas, GPCRs y proteasas.
El proceso de Variational AI comienza con la definición del perfil de producto preclínico objetivo (TPP), especificando dianas activas/inactivas y propiedades fisicoquímicas deseadas como entrada para la IA Enki™. La plataforma genera entonces un conjunto diverso de estructuras novedosas que cumplen con estos criterios definidos. Los socios pueden seleccionar compuestos para su síntesis y prueba, o utilizar Enki™ para una optimización de líderes hiper-eficiente, incluso cuando se limitan a un andamio específico. Esta capacidad de optimización multiparamétrica permite el refinamiento simultáneo en más de 50 parámetros, incluyendo potencia, selectividad, toxicidad, propiedades ADMET, farmacocinética y accesibilidad sintética.
La misión de la empresa es transformar el descubrimiento temprano de fármacos a través de la IA generativa, impulsada por un equipo multidisciplinario de investigadores de aprendizaje automático, químicos y profesionales de la biotecnología. Al proporcionar líderes de mayor calidad y reducir iteraciones costosas, Variational AI tiene como objetivo acelerar los plazos y aumentar la probabilidad de éxito de los programas de desarrollo de fármacos, beneficiando en última instancia a los pacientes que necesitan nuevas terapias. Sus colaboraciones con socios biofarmacéuticos abarcan diversas áreas de enfermedades, lo que subraya su compromiso de impactar positivamente las vidas a través de la innovación científica.
- CategoríaDescubrimiento científico y herramientas de laboratorio
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de Variational AI
Plataforma de IA generativa para el descubrimiento de fármacos
Plataforma Enki™ para la generación de compuestos
Optimiza para potencia, selectividad, ADMET y viabilidad sintética
Genera compuestos novedosos, listos para la síntesis y similares a líderes
Omite las etapas de identificación de éxitos y de éxito a líder
Permite el paso directo a la optimización de líderes
Cubre 873 dianas farmacológicas preentrenadas
Optimización simultánea en más de 50 parámetros
Generación de estructuras moleculares de novo
Capacidades de optimización de líderes hiper-eficientes
Adaptado a perfiles de producto objetivo específicos
¿Cómo usar Variational AI?
Definir Perfil de Producto Objetivo: Especificar dianas activas/inactivas y propiedades fisicoquímicas.
Enki™ Genera Compuestos: La IA diseña estructuras novedosas y diversas que cumplen con el TPP.
Seleccionar Compuestos: Elegir moléculas para síntesis y prueba.
Optimización de Líderes: Utilizar Enki™ para optimización hiper-eficiente si es necesario.
Casos de uso de Variational AI
- Diseño de Compuestos Novedosos
- Optimización de Líderes
- Descubrimiento de Fármacos Dirigido
- Exploración del Espacio Químico
- Desarrollo Terapéutico
- Planificación de Síntesis De Novo
