Chemotargets, compañía referente en la provisión de soluciones de análisis predictivo e inteligencia artificial para el descubrimiento de nuevos fármacos, ha alcanzado un acuerdo de colaboración con el Centro de Evaluación e Investigación de Fármacos de la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA - CDER, por sus ...
Chemotargets, compañía referente en la provisión de soluciones de análisis predictivo e inteligencia artificial para el descubrimiento de nuevos fármacos, ha alcanzado un acuerdo de colaboración con el Centro de Evaluación e Investigación de Fármacos de la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA - CDER, por sus siglas en inglés). A partir de este convenio, y durante los próximos cinco años, ambas entidades trabajarán en un plan de investigación orientado a mejorar las evaluaciones de seguridad de medicamentos.
El FDA - CDER está muy interesado en la utilización de tecnologías in-silico (computacionales) y de modelos para elaborar perfiles farmacológicos que permitan predecir potenciales efectos adversos de fármacos en desarrollo, así como predecir potenciales abusos y adicciones de moléculas bioactivas. El acuerdo de colaboración implicará el uso de la plataforma de inteligencia artificial Chemotargets CLARITY para evaluar las hipótesis sobre los criterios de evaluación toxicológica utilizados por el FDA-CDER.
En este sentido, el principal objetivo de este acuerdo de investigación es confirmar la utilidad y el rendimiento de Chemotargets CLARITY para predecir dichas contingencias empleando datos farmacológicos y de seguridad procedentes de estudios experimentales.El programa identificará las posibles dianas moleculares y el mecanismo de acción de moléculas y sus metabolitos mediante la detección en un único modelo predictivo de más de 2.000 mecanismos de acción, asociados con actividad terapéutica y problemas de seguridad, toxicidad preclínica y efectos adversos clínicos.
¿En qué consiste Chemotargets CLARITY?
La plataforma Chemotargets CLARITY se basa en el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial y la utilización de una gran variedad de descriptores matemáticos y métodos originales. Asimismo, incluye una base de datos de entrenamiento derivada de los esfuerzos de curación internos, datos de patentes seleccionadas de la base de datos GOSTAR producida por Excelra y el tratamiento de datos del sistema de notificación de eventos adversos de la FDA (FAERS, por sus siglas en inglés). Las capacidades de dibujo de estructuras químicas están disponibles y son compatibles a través de Chemaxon Marvin JS.
