Insilico Medicine

Insilico Medicine, ilaç geliştirmeyi hızlandırmak için üretken kimyayı, çoklu omik hedef keşfini ve klinik deneme tahminini birleştiren kurumsal düzeyde bir ilaç-teknoloji platformudur.

Birbirine bağlı biyolojik ve kimyasal veri silolarını yönetmeyi bırakın. Otonom robotik laboratuvar doğrulama döngüsü ile entegre bir üretken yapay zeka paketi dağıtın.

Insilico Medicine'i ücretsiz dene

Üretken KimyaHedef BelirlemeDeneme TahminiÇoklu Omik MotoruRobotik Laboratuvar Döngüsü

9.5 Zekai

Kategorisinde en iyisi

AI Tool

🏷 Bu sizin aracınız mı? Bu kaydı sahiplenin →

⚡ Hızlı yanıt

Biyofarmasötik araştırmalar için Insilico Medicine, ilaç geliştirmeyi hızlandıran önde gelen bir yapay zeka platformudur. Pharma.AI ekosistemi, üretken kimya, hedef keşfi ve klinik deney tahminini tek bir kurumsal düzeyde sisteme entegre eder. Platform, erken insan klinik deneylerinden başarıyla geçen yeni bir ilaç adayı olan rentosertib'i (ISM001-055) geliştirerek başarısını kanıtlamıştır.

CategoryAI for Doctors & Medical

Best ForBiopharma companies accelerating drug development pipelines.

Price From0

Free

DifferentiatorAn integrated end-to-end platform combining generative biology, generative chemistry, and clinical trial prediction, linked to an autonomous robotic lab for validation.

ProofDeveloped rentosertib (ISM001-055), a novel TNIK inhibitor that successfully advanced through early human trials for idiopathic pulmonary fibrosis.

Rating0

📖 Hakkında Insilico Medicine

Insilico Medicine, ilaç geliştirmeyi hızlandırmak için üretken kimyayı, çoklu omik hedef keşfini ve klinik deneme tahminini birleştiren kurumsal düzeyde bir ilaç-teknoloji platformudur.

Nasıl Çalışır

İş akışınız, otomatikleştirildi

1

Hedefleri belirleyin

Kesin protein-hastalık bağlantılarını haritalamak için PandaOmics sistemi aracılığıyla çoklu omik verilerini ve önceki literatür eğilimlerini analiz edin.

2

Yeni kimya tasarlayın

Kırk paralel model seti üzerinde yüksek oranda hedeflenmiş küçük molekülleri tasarlamak, puanlamak ve optimize etmek için Chemistry42 üretken motorunu dağıtın.

3

Deneme sonucunu tahmin edin

Klinik başarı olasılığını puanlamak, protokolleri optimize etmek ve hasta seçim yollarını iyileştirmek için inClinico tahmin modellerini kullanın.

Gerçek Etki

önce & After

❌ önce

Seçtiğiniz terapötik hedefin gerçek hastalık korelasyonuna sahip olmadığını veya zayıf deneme fizibilitesine sahip olduğunu fark etmek için hayvan denemeleri ve moleküler kimya testlerine yıllarca sermaye harcamak.

3-5 yıllık keşif sapması

✅ Sonra

Yaşam bilimleri ekipleriniz, sonuç odaklı makine öğrenimi modellerini kullanarak yeni, doğrulanmış biyolojik hedefler keşfeder ve yüksek afiniteli ilaç moleküllerini sorunsuz bir şekilde oluşturur.

12-18 aylık boru hatları

Sosyal Kanıt

Güvenen profesyoneller

"Bu sistem erken araştırma altyapımızı tamamen güncelledi. Hedef keşif panellerini otomatik molekül oluşturma bloklarıyla birleştirmek, ekiplerimize boru hatlarımızı oluştururken büyük güven veriyor."

"Kimya modellerindeki analitik hassasiyet olağanüstü. Tek bir gösterge paneli arayüzünde toksisite ve sentez metriklerini mükemmel bir şekilde yönetirken, uygulanabilir, ilaç benzeri küçük molekül şekilleri oluşturur."

"Modern teknobiyolojik operasyonlar için olağanüstü teşhis ve geliştirme derinliği. inClinico modelleme yolları kusursuzdur, ancak dahili kurumsal veritabanlarınızın haritalanması temiz bir başlangıç teknik odağı gerektirir."

"Araştırma grubumuz her ay devasa dokümantasyon ve doğrulama saatlerinden tasarruf ediyor. DORA içindeki çoklu aracılı yetenekler, alıntı eşleştirmeyi ve rapor hazırlamayı mükemmel bir şekilde kolaylaştırıyor."

Kimin İçin

Why profesyoneller bu aracı seçiyor

🎯

Şunlar için tasarlandı

Yapay zeka hedef keşfi ve moleküler tasarım için uçtan uca bir platform arayan yaşam bilimi grupları ve ilaç geliştiricileri

Derinlemesine Genel Bakış

Insilico Medicine, hesaplama çerçevesini Pharma.AI ekosistemi içindeki üç özel, birbirine bağlı temel platform katmanı üzerine inşa eder: derin biyoloji hedef seçimi için PandaOmics, de-novo moleküler yapı tasarımı için Chemistry42 ve çok modlu klinik deneme tahmini için inClinico. Ağ, hem metin metriklerini hem de karmaşık 3D moleküler özellikleri işleyerek, geleneksel keşifsel önyargılar olmadan ilaç adaylarını bulmak için eşzamanlı olarak çalışan kırkın üzerinde üretken modelden oluşan bir topluluk kullanır. Üretken algoritmaları kendi yüksek verimli otonom robotik laboratuvar doğrulama sistemleriyle ilişkilendirerek, ilk taramadan bileşik adaylığına kadar olan döngüyü kısaltır. Aktif biyofarma geliştirme hatları için bu entegre yaklaşım, departmanlar arası veri aktarım gecikmelerini tamamen ortadan kaldırır. Bir biyoloji ekibi PandaOmics içinde ilgili bir doku deseni izole ettiğinde, kimyasal profiller doğrudan moleküler tasarım motoruna eşlenir, sentezlenebilirlik puanlarını ve toksisite matrislerini aylar yerine saatler içinde ayarlar. Bu sorunsuz ilerleme yolu, idiyopatik pulmoner fibroz için yeni bir TNIK inhibitörü olan ve erken insan deneme döngülerinden başarıyla geçen rentosertib (ISM001-055) gibi gösterilebilir sonuçlar vermiştir. Bu yazılım sistemi, AWS ve Microsoft Azure gibi bulut sunucularına doğrudan dağıtılarak katı kurumsal altyapı ayarlarını karşılar. Otomatik veri sansürleme özellikleriyle kritik araştırma varlıklarını korurken, geniş araştırma yapıları boyunca karmaşık akademik yazıları ve literatür takibini kolaylaştırmak için DORA gibi çoklu aracılı LLM yardımcı programları sunar. Not edilmesi gereken dürüst bir fiziksel gereksinim, platform entegrasyon kapsamıyla ilgilidir. Platform, yüksek hassasiyeti garanti etmek için yoğun çoklu omik hizalama matrisleri, 3D yapı kenetlemeleri ve çok modlu olasılık simülasyonları yürüttüğünden, sistemin tam kapasitesini en üst düzeye çıkarmak, ana biyoinformatik ve veritabanı mühendislik ekiplerinizle koordineli bir işe alım ve yapılandırılmış veri kürasyonu döngülerini gerektirir.

Temel Kullanım Senaryoları

🧬

Hedef keşfini hızlandırın

Biyofarma Ar-Ge Lideri

Hızlı bir şekilde doğru hastalık hedeflerini keşfetmek için PandaOmics içindeki çoklu omik dosyalarını hibe verileriyle çapraz referanslayın.

Preklinik adaya 12-18 ay

🔬

Yeni küçük moleküller oluşturun

İlaç Kimyacısı

Zorlu onkoloji proteinleri için yüksek afiniteli bağlayıcıları haritalamak üzere üretken kimya algoritmalarından yararlanın.

40'tan fazla paralel model optimize edildi

📊

Deneme başarı oranlarını tahmin edin

Klinik Deneme Tasarımcısı

Yaklaşan çalışma uç noktaları ve protokolleri üzerinde tahminci yapısal denetimler çalıştırarak tasarım hatalarını erken düzeltin.

Veri odaklı protokol triyajı

✓ Artılar

Standart endüstri ortalamalarına göre üç yıla kadar keşif zaman çizelgesi gecikmelerinden tasarruf sağlar

Biyoloji, kimya ve deneme analitiklerini birleştirerek bağlantısız yazılım geçişlerini ortadan kaldırır

Gösterge panelinizde net görsel 3D yapılar ve çok modlu olasılık günlükleri sağlar

Program başına ortalama erken aşama ilaç keşif maliyetlerini 650 milyon ABD dolarından fazla azaltır

Çok merkezli ilaç ortaklıkları ve aktif klinik aşama başarı geçmişleri tarafından doğrulanmıştır

· Eksiler

Omik ve kimyasal devasa veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işlemek için yüksek performanslı bulut sunucusu bağlantıları gerektirir

Platform özellikleri, yatak başı hasta tedavisi seçimi yerine derin preklinik ilaç takibi için oluşturulmuştur

Kurumsal altyapı lisanslaması, özel uzun vadeli kurumsal yapılandırma taahhütleri gerektirir

Sorular & Yanıtlar

Sıkça sorulan sorular

PandaOmics ile Chemistry42 arasındaki temel fark nedir? +

PandaOmics, bir hastalık için doğru hedef proteini belirlemenize ve doğrulamanıza yardımcı olan derin biyoloji konusunda uzmanlaşmıştır. Chemistry42, üretken kimyayı ele alır ve bu hedefe bağlanacak yeni küçük molekül bileşiklerini tasarlamanıza ve optimize etmenize olanak tanır.

Bu üretken yapay zeka platformu insan denemelerine giren bileşikler üretebildi mi? +

Evet. Sistemin etkinliği, teşvik edici insan metrikleriyle klinik denemelerden geçen, idiyopatik pulmoner fibroz için önde gelen TNIK inhibitörü (rentosertib) dahil olmak üzere birden fazla boru hattı varlığıyla vurgulanmaktadır.

Araştırmacılar platformda kullanılan temel LLM modellerini özelleştirebilir mi? +

Evet. Yaşam Modelleri Büyük Dili (LLLMs) ve eğitim modülleri aracılığıyla platform, derin alan ince ayarı ve aracılı iş akışı düzenlemesine olanak tanımak için 1.000'den fazla ilaç odaklı kıyaslama kullanır.

DORA nedir ve yazılımın geri kalanıyla nasıl etkileşime girer? +

DORA, Insilico tarafından geliştirilen ve Microsoft tarafından desteklenen gelişmiş, açık kaynaklı çoklu aracılı bir yapay zeka asistanıdır. Araştırmacıların bilimsel raporları ve alıntıları aramasını, organize etmesini ve taslağını otomatikleştirmesine yardımcı olur ve SaaS katmanındaki PandaOmics ile yerel olarak bağlanır.

Editörün Seçimi