Plateforme ALFRED
La plateforme d'IA exclusive de WhiteLab Genomics accélère la découverte de cibles et la conception de médicaments pour la médecine génomique. En combinant des algorithmes avancés, des bases de données et une biologie computationnelle de pointe, nous optimisons la sécurité et l'efficacité des candidats thérapeutiques selon diverses modalités telles que les AAV, les lentivirus et les nanoparticules lipidiques.
Vue d'ensemble
Caractéristiques principales
En intégrant la cartographie des biomarqueurs, la prédiction des récepteurs et des ligands et l'analyse transcriptomique, notre plateforme rationalise le développement de la médecine génomique, en réduisant les risques et en accélérant la mise sur le marché.
Plateforme propriétaire
Solutions personnalisées de ML/Gen AI pour une conception précise de la médecine génomique
Modélisation prédictive
Approche exclusive de l'IA pour l'identification et la conception de cibles thérapeutiques
Données publiques et propriétaires
Mettre en synergie des ensembles de données publiques et propriétaires pour obtenir de nouvelles informations
Notre plateforme
La curation de données exclusives pour alimenter les avancées majeures
- Données publiques et propriétaires inexploitées pour la médecine génomique
- WhiteLab collabore avec les meilleurs centres universitaires pour collecter, enrichir et générer des données prêtes pour l'IA.
Plateforme de biologie computationnelle pour la découverte de bio-actifs
- Atlas complet des biomarqueurs cellulaires et tissulaires
- Cible thérapeutique basée sur l'IA et identification du récepteur cible
- Conception et optimisation de la charge utile
Base de données de biologie structurale
- Exploitation de données publiques et propriétaires inexploitées (peptides, protéines, vecteurs...)
La biologie structurale au service d'une ingénierie précise des protéines et des vecteurs
- Prédiction de l'affinité : Identifier, évaluer et optimiser les ligands liant les cibles thérapeutiques
- Combiner des algorithmes d'IA avec une modélisation précise pour une conception moléculaire rationnelle
Boîte à outils de science des données pour la bio-optimisation et la prédiction
- Approches ML/GenAI pour la médecine génomique
- Approche de l'IA pour la modélisation prédictive de l'identification et de la conception de cibles en médecine génomique
Technologies
Cartographie complète des biomarqueurs
Notre atlas de biomarqueurs comprend plus de 1 000 ensembles de données et plus de 850 types de cellules, ce qui permet de cibler avec précision les gènes et les protéines. En combinant le séquençage de l'ARN, l'analyse des protéines et la cartographie ontologique, nous offrons une spécificité et une localisation inégalées pour l'identification des récepteurs.
Identification des protéines de la surface cellulaire
Notre méthode avancée d'apprentissage profond prédit si une protéine est située à la surface cellulaire en se basant uniquement sur sa séquence d'acides aminés. S'appuyant sur le jeu de données UniProt hautement curaté, notre modèle recoupe ses prédictions avec des données de localisation subcellulaire à haut niveau de confiance provenant de la base de données de localisation subcellulaire.
Ingénierie de la capside des AAV
Les modèles de langage protéique et l'apprentissage par renforcement sont appliqués à la conception de capsides AAV présentant une sécurité et une efficacité accrues. En concevant de nouvelles séquences d'acides aminés, nous relevons des défis tels que l'évasion immunitaire et le ciblage spécifique des tissus, ce qui favorise l'innovation dans le domaine de la thérapie génique.
