تحسين الأدوية المدفوع بالذكاء الاصطناعي
صمّم جزيئات أفضل بشكل أسرع مع تقليل التكاليف وتكرارات التجارب.
تدمج MedMap الذكاء الاصطناعي التوليدي وقواعد الكيمياء الصيدلانية والتنبؤ بـ ADMET والرسو والتعلم المعزز ومحاكاة PK/PD وتعلم مشاريع DMTA في منصة خدمية لبرامج تحسين العوامل الرئيسية الفعلية.
DMTA
التعلم حلقي مغلق
40+
نقاط نهاية ADMET
AI
الإنشاء + الترتيب
ADC
دعم التحسين
حلقة التحسين
يحدّث كل دورة تجريبية SAR وأنماط المسؤولية واستراتيجية التصميم التالية.
لماذا MedMap
تخسر برامج الاكتشاف التقليدية الوقت والميزانية بين دورات التصميم. تساعد MedMap الفريق على التركيز على الموارد الحسابية والتجريبية على المرشحين الذين يتمتعون بملفات أفضل للفعالية و ADMET والرسو والقابلية للتطوير وحماية الملكية الفكرية.
متوسط الخط الزمني من الاكتشاف إلى السوق قبل وصول العلاج الناجح إلى المرضى.
خطر الفشل السريري، غالباً ما يكون مدفوعاً بفجوات الفعالية والسلامة و DMPK والترجمة.
تقدير متوسط التكلفة لكل دواء موافق عليه عند إدراج البرامج الفاشلة.
الفحص الافتراضي والأولويات أسرع بـ 100 مرة عبر مساحات كيميائية أكبر.
نقاط نهاية ADMET و DMPK/السمية لتحديد المسؤوليات قبل التوليف.
تلتقط قاعدة معارف DMTA SAR والتغذية الراجعة التجريبية والأساس المنطقي للقرار دورة تلو الأخرى.
منصة مبنية حول قرارات تحسين العوامل الرئيسية الفعلية، وليس تقييم الجزيئات لمرة واحدة.
تتعلم كل جولة تصميم من نتائج الفحص والرسو والخصائص، مما يؤدي إلى إنشاء مسار تحسين قابل للتدقيق لفريق المشروع.
تنبؤ قائم على ML عبر الذوبان والنفاذية و CYP و hERG و AMES و DILI والتصفية HLM ونقاط النهاية الأخرى لـ DMPK/السمية.
تساعد القفزات الجسيمة والتحريرات المماثلة للحيوية والفحص المسبق لـ FTO الفريق على استكشاف الفضاء الكيميائي أثناء إدارة مخاطر الملكية الفكرية.
قدرات المنصة الأساسية
يمكن تقديم كل وحدة كخدمة موجهة أو دمجها في برنامج تحسين من طرف إلى طرف.
توليد وتحسين المماثلات باستخدام خط أنابيب تصميم هجين يجمع بين الاستكشاف المدفوع بالنموذج والقيود الكيميائية الصيدلانية.
تُربط التصميم والتصنيع والاختبار والتحليل في حلقة تعليمية بحيث تحسّن كل نتيجة تجريبية الجولة التصميمية التالية.
يتضمن الإخراج ترتيب المرشحين وتفسير المسؤولية وخطة العمل لدورة النهاية.
قيّم مخاطر القابلية للتطوير مبكراً باستخدام التنبؤات المستندة إلى التعلم الآلي عبر الامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإفراز والسمية.
يتم تكييف الرسو مع فئة الربيط والسياق المستهدف، ثم يتم تفسيره بثقة الوضعية وسرديات الكيمياء الصيدلانية.
قدرة مميزة
محرك تحسين مدفوع بالعيوب يحول نقاط ضعف المرشح إلى إجراءات كيمياء صيدلانية موجهة بدلاً من توليد نظائر عشوائية.
الإدخال
العيوب
الإجراء
التحريرات
الإخراج
إعادة التقييم
يقرأ ADMET والسمية والرسو والانتقائية وإشارات براءات الاختراع/FTO لتحديد المعوق الرئيسي لكل مرشح.
يستخدم تحويلات RDKit الموجهة مثل الإنقاذ القطبي وحجب F وتبديلات الحلقة والمماثلات الحيوية والقفزات الجسيمة.
إعادة ترتيب النظائر المحسنة باستخدام QSAR و ADMET-AI والرسو والفحص الحساس لبراءات الاختراع قبل دورة DMTA التالية.
يوازن التعلم المعزز متعدد الأهداف الذي يدرك عدم اليقين بين الفعالية و ADMET والتوليف والحداثة والثقة.
ترجم الخصائص الجزيئية إلى سيناريوهات التعرض والاحتلال والاستجابة المستهدفة قبل الالتزام بالتجارب المكلفة.
بالنسبة لتطوير الاقتران بين الجسم المضاد والعقار، تدعم MedMap تسجيل CQA متعدد الأبعاد وتصميم الموصل/الحمول والتنبؤ بالترجمة السريرية ومحاكاة PK/PD الخاصة بـ ADC.
الهدف والحمول والموصل والدرجة الأساسية للاستقرار.
التعرض والتسريب وعدم تجانس DAR وإصلاح تقاربية الهدف.
محاكاة التعايش المرحلي لأورام ADC وموديل الحمول.
نحن ندعم برامج تحسين العوامل الرئيسية من أخذ عينات من الهدف والبنية البذرية من خلال التصميم والذكاء الاصطناعي والترتيب وتحليل المسؤولية وتخطيط دورة التجارب.
النظائر المرتبة مع ملخصات الفعالية و ADMET والرسو والاصطناع و FTO.
تحريرات كيميائية موجهة لنقاط الضعف hERG و CYP و AMES والذوبان والتصفية والرسو.
توصيات قابلة للتنفيذ للاصطناع وتصميم الفحص والتحسين في الجولة التالية.
توليد وتحديد أولويات المماثلات باستخدام SAR قابل للتفسير والتحريرات الحساسة للعيوب.
تقييم مخاطر ADMET متعددة النقاط النهائية مبكراً وتوجيه استراتيجيات الإنقاذ.
استخدم مسار القرار الشفاف للتركيز على الموارد على المرشحين الأكثر واعدة.
تحدث مع MedMap حول هدفك ومركبك البذري وسلسلة العوامل الرئيسية أو تحدي تصميم ADC. يمكننا تحديد نطاق إثبات المفهوم المركز أو برنامج DMTA كامل موجه بالذكاء الاصطناعي.