SHIRLEY, NY, 09 août 2025 /24-7PressRelease/ -- L'IA fait des progrès dans la refonte du processus de R&D pharmaceutique dans une industrie confrontée au trio dépenses élevées, taux d'échec élevés et longs délais de développement.

"Nous visons à transformer l'IA d'un outil de laboratoire en un véritable moteur des stratégies de découverte de médicaments," a déclaré le directeur de la découverte de médicaments chez Creative Biolabs. "Surtout dans les scénarios où l'identification des cibles est complexe et la dimensionnalité des données est élevée, les approches traditionnelles sont insuffisantes. En cherchant à améliorer le taux de réussite et l'efficacité pendant le processus de développement de médicaments, l'IA est indispensable."

L'une des forces principales de la plateforme réside dans son service d'analyse de criblage à haut débit piloté par l'IA (HTS). En tant qu'étape critique dans les workflows modernes de découverte de médicaments, le HTS permet une évaluation rapide de dizaines de milliers de composés pour identifier les actifs potentiels. Cependant, le processus génère souvent des volumes écrasants de données, accompagnés de taux élevés de faux positifs et de faux négatifs, ce qui peut laisser les chercheurs noyés dans l'incertitude.

Pour résoudre ce problème, Creative Biolabs a intégré des technologies d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond dans sa plateforme, appliquant un traitement structuré et une reconnaissance intelligente aux ensembles de données HTS brutes. Le système réduit non seulement le bruit et les artefacts, mais construit également des modèles prédictifs pour l'activité des composés et le mécanisme d'action (MoA). De plus, il intègre des données cliniques et omiques pour évaluer les applications potentielles des composés leaders dans des contextes de maladies spécifiques.

"Nous ne nous contentons pas d'identifier quelles molécules fonctionnent—nous comprenons pourquoi elles fonctionnent. C'est là que l'IA livre sa vraie valeur," a souligné le directeur.

Au-delà du criblage précoce, Creative Biolabs a étendu ses capacités d'IA au développement préclinique. Elle a un accent particulier sur l'identification de biomarqueurs pilotée par l'IA. Les biomarqueurs prédictifs diffèrent des biomarqueurs pronostiques, qui décrivent la progression de la maladie, en visant à classer quels sous-groupes de patients sont les plus susceptibles de répondre à une thérapie donnée.

Creative Biolabs exploite un réseau neuronal basé sur l'apprentissage contrastif pour extraire des caractéristiques clés des données multi-omiques et cliniques, permettant une stratification précise des patients tout en maintenant une haute interprétabilité du modèle. L'équipe met un fort accent sur la transparence—garantissant que le résultat n'est pas seulement une prédiction mais une voie de décision traçable et vérifiable.

De plus, la plateforme se vante de puissantes capacités d'intégration de données multi-modales, capables de traiter simultanément les données d'expression d'ADN/ARN, la protéomique, les mesures cliniques et les informations démographiques. Cela fournit une vue panoramique pour la découverte de biomarqueurs. Combinée avec l'infrastructure de validation en laboratoire humide établie de Creative Biolabs, les candidats biomarqueurs identifiés par l'IA peuvent rapidement procéder à une validation expérimentale et un raffinement itératif—créant une véritable boucle de modèle-validation-optimisation.

Pour plus d'informations, veuillez visiter https://ai.creative-biolabs.com/.

À propos
Avec le soutien de l'intelligence artificielle, Creative Biolabs aide à faire passer la découverte de médicaments d'un jeu de hasard à une discipline de conception délibérée.

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