Applications
Chez WhiteLab Genomics, nous aidons nos partenaires à optimiser le développement de la médecine génomique grâce à des méthodes in silico, qui permettent de réduire significativement les coûts et les délais. Notre approche fondée sur l'IA accélère la mise au point de solutions innovantes, tout en maximisant les ressources et en garantissant des thérapies précises et efficaces.
Identification des Récepteurs cibles
Identification des biomarqueurs: Identifier les marqueurs spécifiques à votre tissu/type de cellule cible
Validation des récepteurs: Optimiser le choix des modèles animaux et éviter les cibles qui présentent des risques biologiques
Powered by Protein Language Models & Deep Learning
Ingénierie des Vecteurs
Ingénierie avancée des peptides: Générer des vecteurs de haute affinité pour une délivrance ciblée
Optimisation in silico: Conception de vecteurs avec des méthodes basées sur les données et la physique pour l'analyse de la biologie structurale
Enabled by Generative AI, Machine Learning & Physics based Algorithms
Conception de Payload
- Modulation fonctionnelle: Ajuster l'activité et la spécificité tissulaire des molécules thérapeutiques
- Minimiser les effets secondaires: Garantir l'efficacité tout en réduisant les effets indésirables
Powered by Generative AI
Thérapie Cellulaire
- Ciblage de l'antigène: Sélectionner les antigènes et les sites de liaison appropriés
- Activité sur la cible: Concevoir des CAR ayant une meilleure activité sur la cible et une cytotoxicité réduite
Bioproduction
- Caractéristiques de conduction: Identifier les caractéristiques permettant un rendement élevé de la production de vecteurs
- Optimiser les facteurs: Améliorer l'expression des gènes, l'activité métabolique et les taux de croissance
Guidé par les biostatistiques
