Lavo
Lavo es una plataforma impulsada por IA para la industria de las ciencias de la vida, especializada en …
Lavo es una plataforma impulsada por IA para la industria de las ciencias de la vida, especializada en acelerar el desarrollo de fármacos mediante la predicción precisa de la estructura cristalina. Ayuda a las compañías farmacéuticas a reducir el riesgo de sus carteras de productos, optimizar formulaciones en estado sólido y evitar sorpresas en etapas tardías, identificando y analizando polimorfos potenciales con una velocidad y precisión sin precedentes.
Acerca de Descubrimiento de Fármacos
Las herramientas de descubrimiento de fármacos con IA son una clase especializada de software científico que utiliza el aprendizaje automático para acelerar la identificación y el desarrollo de nuevos medicamentos. Estas plataformas analizan vastos conjuntos de datos biológicos y químicos para predecir interacciones moleculares, identificar posibles dianas farmacológicas y diseñar compuestos novedosos. Su valor principal radica en reducir significativamente el tiempo y el coste de la investigación farmacéutica tradicional, desde la hipótesis inicial hasta las pruebas preclínicas. Al descubrir patrones complejos en los datos, estas herramientas abren nuevas vías para el tratamiento de enfermedades.
Funciones Clave
- Identificación de Dianas: Utiliza datos genómicos y proteómicos para señalar proteínas o genes implicados en una enfermedad, sugiriéndolos como posibles dianas farmacológicas.
- Cribado Virtual: Analiza digitalmente millones o miles de millones de compuestos químicos para predecir cuáles tienen más probabilidades de unirse a una diana.
- Predicción ADMET: Pronostica el perfil de Absorción, Distribución, Metabolismo, Excreción y Toxicidad de un fármaco candidato en una fase temprana del desarrollo.
- Diseño de Fármacos De Novo: Genera estructuras moleculares novedosas con propiedades deseadas desde cero utilizando modelos de IA generativa.
- Reposicionamiento de Fármacos: Identifica nuevos usos terapéuticos para medicamentos existentes y aprobados mediante el análisis de datos de vías biológicas.
Casos de Uso
Estas herramientas son esenciales para compañías farmacéuticas, empresas de biotecnología e instituciones de investigación académica. Los químicos computacionales y los bioinformáticos las utilizan para diseñar y cribar moléculas, mientras que los investigadores clínicos las aprovechan para analizar datos de ensayos e identificar biomarcadores de pacientes. Se aplican en todo el proceso de I+D, desde la investigación básica hasta el desarrollo en etapas avanzadas.
Cómo Elegir
Al seleccionar una herramienta de descubrimiento de fármacos con IA, considere la etapa específica de su proceso de investigación (p. ej., descubrimiento de dianas frente a optimización de compuestos líderes). Evalúe los tipos de datos que admite (genómicos, químicos, clínicos) y la precisión predictiva de sus modelos subyacentes. Además, valore sus capacidades de integración con los sistemas de información de laboratorio existentes y su facilidad de uso general para su equipo de investigación.
Descubrimiento de FármacosEscenario de uso
Identificación de nuevas dianas farmacológicas para oncología
Un equipo de investigación oncológica utiliza una plataforma de IA para analizar datos multiómicos (genómica, transcriptómica) de miles de muestras de tumores. La herramienta identifica una proteína quinasa previamente pasada por alto como un posible impulsor en un subtipo específico de cáncer de pulmón. Esto proporciona una nueva diana validada para el desarrollo terapéutico, ahorrando meses de análisis de datos manual y pruebas de hipótesis que de otro modo serían necesarios.
Cribado virtual de inhibidores de molécula pequeña
Una empresa de biotecnología necesita encontrar un inhibidor para una enzima viral. En lugar de cribar físicamente millones de compuestos, utilizan una herramienta de IA para el cribado virtual de alto rendimiento. La plataforma predice la afinidad de unión de miles de millones de moléculas virtuales al sitio activo de la enzima, preseleccionando los 100 mejores candidatos para la síntesis y prueba en laboratorio. Este enfoque reduce drásticamente los costes y acelera la fase de descubrimiento de "hits".
Predicción de propiedades ADMET de fármacos candidatos
Durante la optimización de compuestos líderes, un químico farmacéutico tiene varios compuestos prometedores pero necesita evaluar sus perfiles de seguridad. Utiliza una herramienta de predicción ADMET impulsada por IA para pronosticar la toxicidad potencial, la estabilidad metabólica y la biodisponibilidad de cada compuesto. Los resultados ayudan a priorizar los candidatos con los mejores perfiles de seguridad, previniendo costosos fracasos en etapas preclínicas y clínicas posteriores al eliminar compuestos problemáticos de forma temprana.
Diseño de moléculas de novo con propiedades deseadas
Un químico medicinal necesita diseñar una molécula que pueda cruzar la barrera hematoencefálica y tenga una alta selectividad por un receptor neuronal específico. Usando un modelo de IA generativa, introduce las propiedades químicas y las restricciones deseadas. La herramienta genera miles de estructuras moleculares novedosas y sintetizables que cumplen con los criterios, proporcionando puntos de partida innovadores que podrían no concebirse con métodos tradicionales.
Reposicionamiento de fármacos existentes para nuevas indicaciones
Una institución de investigación quiere encontrar nuevos usos para fármacos aprobados para acortar los plazos de desarrollo. Emplean una herramienta de IA que analiza redes de interacciones fármaco-diana, vías de enfermedades y datos clínicos. El sistema identifica que un fármaco aprobado para trastornos autoinmunes muestra un fuerte mecanismo de acción potencial contra la enfermedad de Alzheimer, sugiriendo una estrategia de reposicionamiento de fármacos de alto potencial.
Optimización de la estratificación de pacientes para ensayos clínicos
Una compañía farmacéutica está planeando un ensayo clínico de Fase II. Una plataforma de IA analiza los registros de salud electrónicos y los datos genómicos de los pacientes para identificar biomarcadores que predicen una alta tasa de respuesta al nuevo fármaco. Esto les permite diseñar un ensayo más específico, reclutando a los pacientes con más probabilidades de beneficiarse. Esto aumenta el poder estadístico y la probabilidad de éxito del ensayo, al tiempo que reduce potencialmente su tamaño y coste requeridos.