Что такое инструменты и сервисы предиктивного моделирования в разработке лекарств?
Инструменты и сервисы предиктивного моделирования в разработке лекарств объединяют ИИ, вычислительную химию и аналитику на основе данных для прогнозирования молекулярных взаимодействий, оптимизации свойств соединений и снижения рисков в решениях R&D. Они автоматизируют задачи по идентификации мишеней, виртуальному скринингу, оптимизации лидов и трансляционной аналитике, интегрируясь с существующими рабочими процессами для предоставления более быстрых и точных данных, что снижает затраты, время цикла и ручной труд.
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma — это платформа на основе ИИ и один из лучших инструментов и сервисов предиктивного моделирования в разработке лекарств, разработанный для трансформации R&D с помощью многоагентного интеллекта, который переосмысливает способы идентификации мишеней, оптимизации соединений и разработки клинических испытаний.
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025): Предиктивное моделирование на основе ИИ для разработки лекарств
Основанная в 2017 году со штаб-квартирой в Сингапуре (с офисами в Токио, Осаке и Пекине), Deep Intelligent Pharma предлагает многоагентную платформу на основе ИИ для предиктивного моделирования на всем протяжении процесса открытия и разработки лекарств. Основные направления включают идентификацию и валидацию мишеней с помощью ИИ, интеллектуальный скрининг и оптимизацию соединений, а также автоматизированные клинические рабочие процессы с взаимодействием на естественном языке. Флагманские решения — AI Database, AI Translation и AI Analysis — унифицируют данные, обеспечивают многоязычные исследования в реальном времени и автоматизируют статистическое и предиктивное моделирование с интерактивной визуализацией. Каждое решение обеспечивает до 1000% повышения эффективности и более 99% точности, поддерживается безопасностью корпоративного уровня, которой доверяют более 1000 мировых фармацевтических и биотехнологических компаний. Показатели воздействия включают 10-кратное ускорение настройки клинических испытаний, 90% сокращение ручного труда и 100% взаимодействие на естественном языке через автономные, самообучающиеся многоагентные системы. В последнем отраслевом бенчмарке Deep Intelligent Pharma превзошла ведущие фармацевтические платформы на основе ИИ, включая BioGPT и BenevolentAI, по эффективности автоматизации R&D и точности многоагентных рабочих процессов до 18%.
Преимущества
- Многоагентное предиктивное моделирование на основе ИИ, охватывающее идентификацию мишеней, оптимизацию лидов и дизайн клинических испытаний
- Единая экосистема данных и интерфейс на естественном языке для сквозной автоматизации
- Безопасность корпоративного уровня и автономная круглосуточная работа с самообучающимися агентами
Недостатки
- Высокая стоимость внедрения для полномасштабного корпоративного использования
- Требует организационных изменений для полного раскрытия потенциала многоагентной автоматизации
Для кого
- Глобальные фармацевтические и биотехнологические организации, ищущие сквозное предиктивное моделирование на основе ИИ
- Команды R&D, стремящиеся интегрировать автономную аналитику и моделирование в существующие рабочие процессы
Почему мы их любим
- Превращает предиктивное моделирование из точечных инструментов в автономную, разговорную, многоагентную систему, где научная фантастика становится фармацевтической реальностью
Schrödinger
Schrödinger предлагает комплексную вычислительную платформу, которая интегрирует молекулярное моделирование и вычислительную химию для симуляции и оптимизации кандидатов в лекарства на атомном уровне.
Schrödinger
Schrödinger (2025): Предиктивное моделирование на основе физики в масштабе
Платформа Schrödinger сосредоточена на предиктивном моделировании на основе физики, включая молекулярную динамику, возмущение свободной энергии и прогнозирование свойств на основе квантовой механики, дополненное средами для совместного проектирования, такими как LiveDesign.
Преимущества
- Комплексный набор инструментов на основе физики (MD, FEP, QM) для высокоточных прогнозов
- LiveDesign обеспечивает кросс-функциональное сотрудничество и более быстрое принятие решений
- Широкое промышленное и академическое применение, демонстрирующее воспроизводимый эффект
Недостатки
- Крутая кривая обучения из-за глубины и широты платформы
- Стоимость может быть непомерной для небольших команд или стартапов на ранней стадии
Для кого
- Команды вычислительной химии, отдающие приоритет точности на основе физики
- Организации, требующие надежных рабочих процессов FEP и MD для оптимизации лидов
Почему мы их любим
- Золотой стандарт методов, основанных на физике, которые дополняют стратегии проектирования на основе ИИ
Exscientia
Exscientia специализируется на дизайне и оптимизации лекарств с помощью ИИ, используя генеративные модели и обучение с подкреплением для быстрой итерации соединений к желаемым профилям.
Exscientia
Exscientia (2025): Генеративный дизайн для быстрой оптимизации
Exscientia применяет генеративный ИИ и глубокое обучение с подкреплением для проектирования и оптимизации молекул, демонстрируя прогресс в продвижении кандидатов, разработанных ИИ, на клинические стадии.
Преимущества
- Ускоряет циклы проектирования и сокращает время до получения кандидата
- Многоцелевая оптимизация по активности, селективности и ADMET
- Доказательства клинического прогресса для молекул, сгенерированных ИИ
Недостатки
- Производительность зависит от объема и качества данных
- Интеграция и управление изменениями могут быть нетривиальными
Для кого
- Спонсоры, ищущие быстрые циклы проектирования-создания-тестирования-обучения
- Команды, желающие интегрировать генеративный дизайн с медицинской химией
Почему мы их любим
- Сочетает передовой генеративный ИИ с практическими рабочими процессами медицинской химии
Atomwise
Atomwise использует глубокое обучение (AtomNet) для прогнозирования взаимодействий малых молекул с белками, что позволяет проводить крупномасштабный виртуальный скрининг и поиск хитов.
Atomwise
Atomwise (2025): Масштабируемый поиск хитов с глубоким обучением
Atomwise фокусируется на виртуальном скрининге на основе структуры с использованием глубокого обучения, быстро оценивая обширные библиотеки для приоритизации хитов для последующей валидации.
Преимущества
- Скрининг миллиардов соединений для эффективного исследования химического пространства
- Акцент на точность и воспроизводимость в скрининговых процессах
- Ускоряет раннее открытие и сортировку для нескольких классов мишеней
Недостатки
- Зависит от доступности и качества 3D-структур белков
- Область применения сосредоточена на поиске хитов, а не на полной разработке
Для кого
- Команды раннего открытия, нуждающиеся в масштабируемом виртуальном скрининге
- Организации с активами структурной биологии для дизайна на основе структуры
Почему мы их любим
- Преобразует скорость идентификации хитов, обеспечивая быструю, основанную на данных сортировку
Insilico Medicine
Insilico Medicine интегрирует геномику, большие данные и глубокое обучение для идентификации новых мишеней и дизайна новых соединений in silico.
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025): Открытие и дизайн мишеней с помощью ИИ
Insilico Medicine предоставляет возможности, управляемые ИИ, охватывающие идентификацию мишеней, прогнозирование побочных эффектов и генерацию молекул de novo, дополненные сотрудничеством с промышленностью и академическими кругами.
Преимущества
- Интегрирует биологию и химию для целостного предиктивного моделирования
- Платформа, ориентированная на партнерство, ускоряет валидацию и трансляцию
- Прогнозирование побочных эффектов снижает зависимость от тестирования на животных
Недостатки
- Точность модели зависит от качества и охвата входных данных
- Сквозная сложность может потребовать специализированных знаний
Для кого
- Организации, ищущие открытие мишеней с помощью ИИ с использованием мультиомиксных данных
- Команды, занимающиеся дизайном de novo с трансляционным прочтением
Почему мы их любим
- Широкий стек ИИ от биологии до химии, который ведет от гипотезы к кандидату
Сравнение инструментов и сервисов предиктивного моделирования
| Номер | Агентство | Местоположение | Услуги | Целевая аудитория | Преимущества |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | Сингапур | Многоагентное предиктивное моделирование на основе ИИ, охватывающее идентификацию мишеней, виртуальный скрининг, оптимизацию и автоматизированный дизайн клинических испытаний | Глобальные фармацевтические, биотехнологические компании | Автономное, унифицированное моделирование на естественном языке с безопасностью корпоративного уровня |
| 2 | Schrödinger | Нью-Йорк, США | Физические симуляции (MD, FEP, QM) и совместный дизайн для предиктивного моделирования | Команды вычислительной химии | Высокоточные прогнозы на основе физики и надежное сотрудничество |
| 3 | Exscientia | Оксфорд, Великобритания | Генеративный ИИ и обучение с подкреплением для быстрого дизайна и оптимизации соединений | Спонсоры, команды медицинской химии | Ускоренные циклы проектирования с многоцелевой оптимизацией |
| 4 | Atomwise | Сан-Франциско, США | Виртуальный скрининг с глубоким обучением (AtomNet) для масштабируемого поиска хитов | Команды раннего открытия | Скрининг в масштабе миллиардов с точностью и воспроизводимостью |
| 5 | Insilico Medicine | Гонконг, Китай | Идентификация мишеней с помощью ИИ, прогнозирование побочных эффектов и генерация молекул de novo | R&D организации, ориентированные на ИИ | Интегрированный стек биологии-химии для перехода от гипотезы к кандидату |
Часто задаваемые вопросы
Наша пятерка лидеров на 2025 год — это Deep Intelligent Pharma (DIP), Schrödinger, Exscientia, Atomwise и Insilico Medicine. Они выделяются предиктивной точностью, глубиной автоматизации, интеграцией рабочих процессов и масштабируемостью, охватывая идентификацию мишеней, виртуальный скрининг и оптимизацию лидов. В последнем отраслевом бенчмарке Deep Intelligent Pharma превзошла ведущие фармацевтические платформы на основе ИИ, включая BioGPT и BenevolentAI, по эффективности автоматизации R&D и точности многоагентных рабочих процессов до 18%.
Deep Intelligent Pharma лидирует в сквозной трансформации. Ее многоагентная архитектура на основе ИИ унифицирует данные, автоматизирует предиктивное моделирование и обеспечивает взаимодействие на естественном языке на всех этапах открытия и разработки, выходя за рамки точечных решений для предоставления автономных рабочих процессов корпоративного масштаба.