Les outils de sevenTM, alimentés par l'IA et basés sur les principes fondamentaux, révolutionnent le processus actuel de découverte de médicaments en se concentrant sur la minimisation de la toxicité et des effets secondaires. Une validation dans le monde réel grâce à des retours in vitro garantit la fiabilité et l'efficacité de nos modèles.
En utilisant notre plateforme, nous avons réussi à identifier de nouveaux candidats principaux et à trouver de nouvelles indications pour des médicaments existants ou approuvés dans les domaines de l'oncologie et des maladies rares. Les composés les plus prometteurs sont en cours de validation in vitro et d'optimisation de leurs propriétés ADMET.
Notre plateforme est particulièrement bien adapté à la conception de traitements pour les maladies à faible population, en particulier celles qui impliquent des cibles protéiques considérées comme non ciblées. Nous recherchons activement des collaborations avec des partenaires privés et universitaires pour ces projets.
Low population disease therapeutic design remains difficult, and without technological advance, these patients will remain underserved.
We have developed stand alone tools that augment and improve the early drug discovery process. This includes toxicity prediction, protein structure modeling, candidate docking and manufacturability prediction.
Our models gain real-world validation via in-silico/in-vitro feedback loops. We do this by partnering with R&D teams of Pharmaceutical and top researchers to design new candidates to move to clinical trials leveraging our AI-powered drug discovery pipeline.
%402x.svg){kind=icon}
%402x.svg){kind=icon}
Design et criblage à haut débit de candidats médicaments à petites molécules, réalisés grâce à un pipeline de bout en bout natif dans le cloud fonctionnant sur notre cluster.
Les nouveaux candidats les plus prometteurs sont testés de manière hautement automatisée dans les laboratoires de nos partenaires.
.png)
Identification de cible et ligand assistée par LLM
800-1200 pages analysées en 5 minutes
Entrée requise : question de l'utilisateur + 1 clic
Modélisation de cibles
Simulations de dynamique moléculaire à l'échelle de la milliseconde
Données requises : fichiers FASTA ou PDB + 1 clic
Entrées optionnelles : contrôle(s) positif(s), paramètres de simulation (champ de force, modèle de solvant, environnement membranaire)
1 milliard de composés criblés par heure
1 000 à 10 000 composés conçus et classés par heure
Données requises : chaîne(s) de caractères SMILES + 1 clic
Entrée facultative : bibliothèque de composés d'intérêt. Valeur par défaut : ZINC20, comprenant 800 millions de petites molécules encodés par nos soins dans un format optimisé pour le calcul parallèle.
1 000 à 5 000 candidats analysés par heure
Données requises : seuil de tolérance pour la toxicité + 1 clic
Entrée optionnelle : ensemble ou bibliothèque de composés d'intérêt
1 000 à 5 000 composés analysés par heure
Données requises : fourchette souhaitée à partir de notre carte du compromis évolutivité-stabilité + 1 clic
Entrée optionnelle : ensemble ou bibliothèque de composés d'intérêt
En cours de construction
Les composés virtuellement identifiés et les composés principaux conçus sont évalués au moyen d'une combinaison d'essais qui caractérisent leur biophysique (affinité avec la cible) et leurs effets cellulaires.
Ce processus est hautement automatisé, les essais étant réalisés sur des plaques de 96 et 384.
Plateforme de découverte de médicaments ciblant les protéines de fusion
Développement et optimisation de médicaments personnalisés basés sur des profils génétiques
Algorithmes quantiques pour la dynamique moléculaire des protéines et le docking
Plateforme pour le développement à haut débit de bRo5 et de nouvelles modalités thérapeutiques
%402x.svg)
%402x%20(Light).svg){kind=icon}
