Logiciel de découverte scientifique et de développement

Le logiciel de découverte et de développement de médicaments est un ensemble spécialisé de solutions intégrées qui soutient les organisations pharmaceutiques et biotechnologiques tout au long de la recherche précoce et du développement préclinique. Il relie des données expérimentales multimodales — issues de la biologie, de la chimie et de l'analyse — avec des outils d'analyse alimentés par l'IA, de modélisation in-silico et de gestion des connaissances. Le résultat est un environnement opérationnel scientifique connecté et intelligent qui donne aux équipes une traçabilité complète de la conception à la décision, permettant une sélection plus rapide des candidats et des résultats plus solides, premiers chez l'homme.

Les dépenses en R-D pharmaceutique ont augmenté de 80 % depuis 2016, mais les retours des investissements en IA restent limités — avec seulement 22 % des leaders des sciences de la vie qui réussissent à faire évoluer l'IA. La cause première est la fragmentation des données scientifiques qui limitent l'efficacité de l'IA et ralentissent la prise de décision. Le logiciel de découverte de médicaments résout ce problème en faisant des données FAIR (trouvables, accessibles, interopérables, réutilisables) par défaut, en transformant chaque expérience en un actif scientifique réutilisable et en permettant à l'IA de fonctionner sur des connaissances structurées et traçables plutôt que sur des données brutes cloisonnées.

La modélisation in-silico multi-échelles permet aux scientifiques de simuler les interactions moléculaires et de prédire le comportement de la formulation par ordinateur avant d'effectuer des expériences physiques. En intégrant un jumeau numérique au début du développement, les équipes peuvent présélectionner virtuellement les candidats, explorer l'espace de conception de manière plus large et identifier plus tôt les pistes à fort potentiel. Cela réduit le nombre d'expériences physiques requises, compresse les cycles conception-fabrique-test-analyse et conduit à une sélection de candidats plus confiante et moins risquée et à des résultats plus solides, premiers chez l'homme.

Les graphiques de connaissances relient des données d'entreprise distribuées - telles que les résultats expérimentaux, les décisions, les données moléculaires et le contexte scientifique - à travers les systèmes de biologie, de chimie et d'analyse. Cela fournit une continuité de bout en bout tout au long du cycle de vie de la R&D, permettant à l'IA de fonctionner dans un contexte scientifique complet. Les équipes peuvent mettre en lumière les motifs plus tôt, recommander les meilleures expériences et prendre des décisions de portefeuille plus rapides et entièrement éclairées tout en garantissant la conformité réglementaire. Les graphiques de connaissances transforment les études individuelles en connaissances d'entreprise dont la valeur s'aggrave au fil du temps.

En capturant des flux de travail scientifiques structurés et traçables, de l'hypothèse à la décision, les logiciels de découverte et de développement de médicaments créent un enregistrement vérifiable de l'intention expérimentale, des méthodes, des résultats et de la justification. Les principes de données FAIR garantissent que les données sont trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables — préservant la lignée à travers les modalités et les étapes de décision. Cette fondation soutient les soumissions réglementaires en fournissant un contexte scientifique reproductible et l'intégrité des données haute fidélité requises pour des informations fiables basées sur l'IA et des programmes de développement conformes.

La solution soutient la découverte et le développement de médicaments dans toutes les principales modalités thérapeutiques, y compris les produits biologiques et les grosses molécules (anticorps, protéines recombinantes), les petites molécules (chimie synthétique, analyse des relations structure-activité) et les thérapies cellulaires et géniques. Chaque modalité bénéficie de flux de travail expérimentaux connectés, de capture de données structurées et d'analyses qui accélèrent les cycles d'apprentissage. L'intégration de l'automatisation des laboratoires — y compris la manipulation automatisée des liquides et les robots mobiles autonomes (RAM) — standardise davantage l'exécution et assure la continuité des données dans les flux de travail à forte variabilité.