人類生物學本質上十分復雜，盡管人工智能 (AI) 備受矚目，但僅憑其一己之力，并不足以解決藥物發現中多方面的優化挑戰。真正的進展需要基于深入科學理解的切實成果。BIOVIA 的方法將數據驅動型 AI 的功能與久經時間考驗的正交方法（包括基于物理的仿真方法）相結合。
什么是 BIOVIA 合同研究計劃？
面向藥物發現的 BIOVIA 合同研究計劃旨在為客戶提供切實成果。我們提供新型、低風險的藥物備選方案，這些備選方案針對藥理學考慮因素進行了優化，極有可能在濕實驗室中取得成功。
BIOVIA 合同研究計劃的價值：
每種先導化合物潛在節省 1000 萬美元
獲得成果的速度提升超過 50%
面向藥物發現的 BIOVIA 虛擬孿生體驗圖示，展示了 AI 與仿真技術在生命科學領域的應用
融合生成式AI與3D仿真，賦能藥物發現
BIOVIA 合同研究計劃結合了多種先進方法，如生成式人工智能 (Gen AI) 以及基于物理的建模與仿真方法，能夠在藥物發現流程的不同階段創建定制的虛擬孿生體驗 (VTE)。我們的方法從一開始就融入了“臨床意識”視角，超越了傳統技術。這些虛擬孿生體驗根據收集期望特征（包括吸收、分布、代謝、排泄 (ADME) 和毒性）的目標產品特性 (TPP) 來優化先導備選方案。TPP 是基礎步驟，可根據項目進展對初始 TPP 進行微調。
小分子療法設計
在小分子療法設計中，虛擬實驗通過生成針對特定生物靶點和期望藥物特征進行優化的新型分子結構，促進探索化學空間。一旦確定了符合 TPP 標準的可合成虛擬分子，研究人員將使用我們專有的正交方法來進一步優化這些分子，以提供新型、低風險的備選方案。
生物治療藥物的可開發性
由于生物治療藥物模式的復雜性，預測生物治療藥物的關鍵可開發性屬性（如穩定性、聚集性、粘度和可制造性）仍然是一大挑戰。我們的方法從一開始就通過仿真配方的影響來解決這些挑戰。由于我們的虛擬孿生體驗針對TPP進行了定制，因此我們開發的預測模型可應用于所選配方中的目標模式。
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