Программное обеспечение для научных открытий и разработок

Программное обеспечение для разработки и разработки лекарственных препаратов — это специализированный набор интегрированных решений, который помогает фармацевтическим и биотехнологическим организациям проводить ранние исследования и доклинические разработки. Он объединяет мультимодальные экспериментальные данные — из биологии, химии и аналитики — с анализом на основе искусственного интеллекта, встроенным моделированием и инструментами управления знаниями. Результатом является интегрированная интеллектуальная научная рабочая среда, которая обеспечивает командам полную отслеживаемость от разработки до принятия решения, что позволяет быстрее отбирать кандидатов и получать более высокие результаты, основанные на опыте человека.

Расходы на исследования и разработки в фармацевтической отрасли выросли на 80% с 2016 года, однако отдача от инвестиций в искусственный интеллект остается ограниченной: только 22% лидеров в области медико-биологических наук успешно масштабируют ИИ. Основная причина — фрагментированные научные данные, которые ограничивают эффективность ИИ и замедляют процесс принятия решений. Программное обеспечение для разработки лекарств решает эту проблему, делая данные FAIR (доступными, совместимыми, повторно используемыми) по умолчанию, превращая каждый эксперимент в многоразовый научный ресурс и позволяя искусственному интеллекту работать на структурированных и отслеживаемых знаниях, а не на разрозненных необработанных данных.

Многомасштабное моделирование в кремнеземе позволяет ученым моделировать молекулярные взаимодействия и прогнозировать поведение рецептур с помощью вычислений перед проведением физических экспериментов. Внедряя цифровой двойник в раннюю разработку, команды могут виртуально отбирать кандидатов, шире изучать пространство проектирования и раньше выявлять потенциальных клиентов. Это сокращает количество необходимых физических экспериментов, сокращает циклы проектирования, производства, тестирования и анализа и приводит к более уверенному отбору кандидатов с минимальными рисками и более результативным результатам на людях.

Графики знаний объединяют распределенные корпоративные данные, такие как результаты экспериментов, решения, молекулярные данные и научный контекст, в биологических, химических и аналитических системах. Это обеспечивает комплексную непрерывность на протяжении всего жизненного цикла исследований и разработок, позволяя искусственному интеллекту работать в полном научном контексте. Команды могут быстрее выявлять закономерности, рекомендовать следующие лучшие эксперименты и принимать более быстрые и полностью обоснованные решения по портфелю, обеспечивая при этом соответствие нормативным требованиям. Графики знаний превращают отдельные исследования в корпоративные знания, ценность которых со временем возрастает.

Сохраняя структурированные и отслеживаемые научные рабочие процессы от гипотезы до принятия решения, программное обеспечение для открытия и разработки лекарств создает поддающуюся проверке запись экспериментальных целей, методов, результатов и обоснований. Принципы обработки данных FAIR обеспечивают возможность поиска, доступности, интероперабельности и повторного использования данных, сохраняя при этом связь между процедурами и этапами принятия решений. Этот фонд поддерживает нормативные документы, предоставляя воспроизводимый научный контекст и высококачественную целостность данных, необходимые для получения достоверной информации на основе искусственного интеллекта и программ разработки, соответствующих требованиям.

Решение способствует открытию и разработке лекарственных препаратов для всех основных терапевтических методов, включая биопрепараты и большие молекулы (антитела, рекомбинантные белки), малые молекулы (синтетическая химия, анализ взаимосвязи между структурой и активностью), а также клеточную и генную терапию. Каждый метод использует взаимосвязанные экспериментальные рабочие процессы, структурированный сбор данных и аналитику, которые ускоряют циклы обучения. Интеграция автоматизации лабораторий, включая автоматизированную обработку жидкостей и автономных мобильных роботов (AMR), еще больше стандартизирует выполнение и обеспечивает непрерывность данных в рабочих процессах с высокой вариативностью.