توقف عن إهدار سنوات رأس المال في عمليات الفحص اليدوية الشاملة في المختبر. دع نموذج أساسي للكيمياء يكتشف مرشحين دوائيين غير مرئيين.

يعمل Numerion Labs على بنية تعلم آلي ثلاثية الطبقات - تتكون من نموذج أساس الكيمياء COSMOS، ومحرك التعداد الفائق النطاق APEX، وخوارزميات التحسين الخبير EXPO - لإحداث ثورة في تصميم الأدوية القائم على الهيكل. يقوم النظام بتقييم التفاعلات الذرية ثلاثية الأبعاد الأولية، متنبئًا بكيفية تصرف الجزيئات الصغيرة عند ضرب جيب البروتين المستهدف في وقت واحد دون الحاجة إلى التصنيع المادي. من خلال رسم خرائط كفاءات الفحص متعددة مليارات الأضعاف أصلاً، فإنه يزيل سنوات من التخمين اليدوي ما قبل السريري. بالنسبة لخطوط أنابيب الأدوية الحيوية للشركات، يقلل هذا النهج الهيكلي من تكاليف الاكتشاف تمامًا. عندما يقوم الباحثون بإدخال هدف مناعي صعب، تقوم طبقات المطابقة الخلفية بتقييم الهياكل الكيميائية في الوقت الفعلي لعزل روابط متنوعة وشبيهة بالأدوية تتمتع بتقارب ربط أمثل وملفات سمية منخفضة. تضمن آلية التحليل الآلي هذه تركيز موارد المختبر بشكل صارم على تصنيع المرشحات ذات الاحتمالية العالية. تتكيف بنية التكنولوجيا الحيوية هذه بسلاسة مع البنى التحتية للمختبرات المؤسسية من خلال السماح لفرق البحث بالاستعلام عن تخطيطات كيميائية منظمة وتصديرها. وهي تضمن أن خطوط أنابيب الاكتشاف الداخلية مملوءة بمواد كيميائية جديدة تمامًا، مما يزيد بشكل كبير من الاحتمالية اللاحقة لتسجيل أفضل العلاجات القابلة للحصول على براءة اختراع في فئتها. أحد واقع العمليات الصادق الذي يجب توقعه هو أن البرنامج مصمم كمحرك اكتشاف معقد على المستوى الكلي بدلاً من أداة سريعة للقابس الصفرية. نظرًا لأن نماذج التعلم العميق تجري حسابات متعددة الأبعاد مكثفة للغاية لضمان رسم الخرائط الكيميائية عالية الدقة، يتطلب النشر الأولي للمنصة من فرق علم البيانات لديك مواءمة مدخلات البيانات الهيكلية المحلية عن كثب أثناء مراحل الإعداد.