Lavo
Lavo é uma plataforma alimentada por IA para a indústria de ciências da vida, especializada em acelerar o …
Lavo é uma plataforma alimentada por IA para a indústria de ciências da vida, especializada em acelerar o desenvolvimento de medicamentos através da previsão precisa da estrutura cristalina. Ajuda as empresas farmacêuticas a reduzir os riscos de seus pipelines, otimizar formulações de estado sólido e evitar surpresas em fases tardias, identificando e analisando polimorfos potenciais com velocidade e precisão sem precedentes.
Sobre Descoberta de Medicamentos
As ferramentas de Descoberta de Medicamentos com IA são uma classe especializada de software científico que utiliza a aprendizagem de máquina para acelerar a identificação e o desenvolvimento de novos medicamentos. Estas plataformas analisam vastos conjuntos de dados biológicos e químicos para prever interações moleculares, identificar alvos terapêuticos potenciais e projetar novos compostos. O seu valor principal reside na redução significativa do tempo e do custo da investigação farmacêutica tradicional, desde a hipótese inicial até aos testes pré-clínicos. Ao descobrir padrões complexos nos dados, estas ferramentas abrem novos caminhos para o tratamento de doenças.
Funcionalidades Principais
- Identificação de Alvos: Utiliza dados genómicos e proteómicos para identificar proteínas ou genes envolvidos numa doença, sugerindo-os como alvos terapêuticos potenciais.
- Triagem Virtual: Rastreia digitalmente milhões ou milhares de milhões de compostos químicos para prever quais têm maior probabilidade de se ligar a um alvo.
- Previsão ADMET: Prevê o perfil de Absorção, Distribuição, Metabolismo, Excreção e Toxicidade de um candidato a fármaco no início do desenvolvimento.
- Design de Fármacos De Novo: Gera novas estruturas moleculares com as propriedades desejadas a partir do zero, utilizando modelos de IA generativa.
- Reposicionamento de Fármacos: Identifica novas utilizações terapêuticas para medicamentos existentes e aprovados, analisando dados de vias biológicas.
Casos de Uso
Estas ferramentas são essenciais para empresas farmacêuticas, firmas de biotecnologia e instituições de investigação académica. Químicos computacionais e bioinformáticos utilizam-nas para projetar e rastrear moléculas, enquanto investigadores clínicos as aproveitam para analisar dados de ensaios e identificar biomarcadores de pacientes. São aplicadas em todo o pipeline de I&D, desde a investigação básica até ao desenvolvimento em fase avançada.
Como Escolher
Ao selecionar uma ferramenta de Descoberta de Medicamentos com IA, considere a fase específica do seu pipeline de investigação (por exemplo, descoberta de alvos vs. otimização de compostos líder). Avalie os tipos de dados que suporta (genómicos, químicos, clínicos) e a precisão preditiva dos seus modelos subjacentes. Além disso, avalie as suas capacidades de integração com os sistemas de informação de laboratório existentes e a sua facilidade de utilização geral para a sua equipa de investigação.
Descoberta de MedicamentosCenários de aplicação
Identificação de Novos Alvos Terapêuticos para Oncologia
Uma equipa de investigação oncológica utiliza uma plataforma de IA para analisar dados multiómicos (genómica, transcriptómica) de milhares de amostras de tumores. A ferramenta identifica uma proteína quinase anteriormente negligenciada como um potencial impulsionador num subtipo específico de cancro do pulmão. Isto fornece um novo alvo validado para o desenvolvimento terapêutico, poupando meses de análise manual de dados e testes de hipóteses que seriam necessários de outra forma.
Triagem Virtual para Inibidores de Moléculas Pequenas
Uma empresa de biotecnologia precisa de encontrar um inibidor para uma enzima viral. Em vez de rastrear fisicamente milhões de compostos, eles usam uma ferramenta de IA para triagem virtual de alto rendimento. A plataforma prevê a afinidade de ligação de milhares de milhões de moléculas virtuais ao local ativo da enzima, pré-selecionando os 100 melhores candidatos para síntese e teste em laboratório. Esta abordagem reduz drasticamente os custos e acelera a fase de descoberta de "hits".
Previsão de Propriedades ADMET de Candidatos a Fármacos
Durante a otimização de compostos líder, um químico farmacêutico tem vários compostos promissores, mas precisa de avaliar os seus perfis de segurança. Ele utiliza uma ferramenta de previsão ADMET alimentada por IA para prever a toxicidade potencial, estabilidade metabólica e biodisponibilidade de cada composto. Os resultados ajudam a priorizar os candidatos com os melhores perfis de segurança, prevenindo falhas dispendiosas em fases pré-clínicas e clínicas posteriores, ao eliminar compostos problemáticos precocemente.
Design de Moléculas De Novo com Propriedades Desejadas
Um químico medicinal precisa de projetar uma molécula que possa atravessar a barreira hematoencefálica e tenha alta seletividade para um recetor neural específico. Usando um modelo de IA generativa, ele insere as propriedades químicas e restrições desejadas. A ferramenta gera milhares de estruturas moleculares novas e sintetizáveis que cumprem os critérios, fornecendo pontos de partida inovadores que poderiam não ser concebidos através de métodos tradicionais.
Reposicionamento de Medicamentos Existentes para Novas Indicações
Uma instituição de investigação quer encontrar novas utilizações para medicamentos aprovados para encurtar os prazos de desenvolvimento. Eles empregam uma ferramenta de IA que analisa redes de interações fármaco-alvo, vias de doenças e dados clínicos. O sistema identifica que um medicamento aprovado para distúrbios autoimunes mostra um forte mecanismo de ação potencial contra a doença de Alzheimer, sugerindo uma estratégia de reposicionamento de fármacos de alto potencial.
Otimização da Estratificação de Pacientes para Ensaios Clínicos
Uma empresa farmacêutica está a planear um ensaio clínico de Fase II. Uma plataforma de IA analisa os registos de saúde eletrónicos e os dados genómicos dos pacientes para identificar biomarcadores que preveem uma alta taxa de resposta ao novo medicamento. Isto permite-lhes desenhar um ensaio mais direcionado, recrutando os pacientes com maior probabilidade de beneficiar. Isto aumenta o poder estatístico e a probabilidade de sucesso do ensaio, ao mesmo tempo que reduz potencialmente o seu tamanho e custo necessários.