Lavo AI

Когда фармацевтическая компания тратит годы на разработку препарата, а потом вдруг обнаруживает неожиданную кристаллическую форму, которая меняет все свойства лекарства - это как найти червяка в яблоке перед самым укусом. Lavo Life Sciences создал решение, которое предсказывает такие сюрпризы заранее с помощью искусственного интеллекта.

Как работает AI-предсказание кристаллических структур

Платформа Crystal Console анализирует молекулярные структуры и предсказывает, какие кристаллические формы может принять ваше соединение. Вместо месяцев экспериментов в лаборатории вы получаете результат за считанные дни. Система импортирует данные, визуализирует структуры и проводит виртуальный скрининг полиморфов - тех самых форм, которые могут испортить всю разработку на финишной прямой.

Особенно полезна функция анализа PXRD данных, когда можно загрузить экспериментальные результаты и сравнить их с предсказанными структурами. Это как иметь кристальный шар, только работающий на алгоритмах машинного обучения.

Зачем фармкомпаниям предсказывать полиморфы

Разные кристаллические формы одного соединения ведут себя как близнецы с противоположными характерами - выглядят одинаково, а свойства кардинально разные. Растворимость, стабильность, биодоступность - все может измениться. AI-платформа помогает обнаружить скрытые полиморфы, которые традиционные методы могут пропустить.

Когда вы знаете все возможные формы заранее, можно выбрать оптимальную для производства и избежать проблем с патентами. Некоторые полиморфы оказываются даже лучше оригинальной формы по стабильности или растворимости.

Crystal Console: веб-платформа для кристаллографии

Интерфейс Crystal Console построен так, чтобы химики могли работать с кристаллическими структурами без необходимости изучать программирование. Загружаете молекулу, запускаете анализ, получаете предсказания полиморфов с визуализацией и детальными характеристиками.

Платформа интегрирует анализ структур, виртуальный скрининг и сравнение с экспериментальными данными в одном рабочем пространстве. Результаты помогают принимать решения о формулировке препарата еще на ранних стадиях разработки.