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Los científicos e ingenieros de Intelligent Pharma desarrollan tareas de investigación activa en química computacional e inteligencia artificial. Como resultado de estas actividades, Intelligent Pharma ha puesto a disposición de sus clientes una serie de soluciones computacionales que éstos pueden adquirir. Además, los ingenieros de Intelligent Pharma pueden adaptar cualquiera de las metodologías desarrolladas para las necesidades específicas de los clientes.
Productos
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Helios: Una solución para el cribado virtual basada en el ligando.
La nueva tecnología HELIOS está basada en la superposición de "Molecular Electrostatic Potentials" (MEP) entre cualquier compuesto y un ligando activo de referencia. Mediante un campo de fuerzas, HELIOS no sólo considera el MEP generado por las cargas formales sino también por otros factores que surguen del comportamiento dinámico de la estructura electónica.
Ficha de Helios- Documento completo de Helios (Incluye métodos, comparaciones, etc.)
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Selene: Una solución para el cribado virtual basada en el receptor.
El núcleo del SELENE VS está basado en técnicas de "docking". Actualmente SELEN usa AutoDock 4.0, aunque puede ser personalizado de forma sencilla para que trabaje con cualquier otro programa que el cliente especifique. Toda solución personalizada puede ser desarrollada, sobre la demanda, por los ingenieros de Intelligent Pharma para la tecnología usada en el sistema de información actual del cliente. SELENE automáticamente distribuye los cálculos de docking a través de un específico "cloud computer", gestiona los resultados del docking y los introduce en una base de datos, además de proporcionar un amplio conjunto de herramientas que ayudan a los científicos a analizar los resultados del docking de miles de compuestos.
- Ficha de Selene
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Chiron: Química combinatoria virtual.
CHIRON es un sistema web para el diseño y optimización de bibliotecas de química combinatoria. La química combinatori a menudo implica un aumento exponencial de los gastos sin un incremento igual en la productividad. Por este motivo, Chiron se ha desarrollado para reducir al mínimo el número de síntesis combinatoria, manteniendo la productividad científica. Chiron está basado en un sistema de inteligencia artificial ( algoritmos genéticos ), que propone la síntesis y evaluación biológica de un subconjunto de la quimioteca. Los resultados son introducidos de nuevo en CHIRON y, a continuación, éste propone una segunda generación de compuestos ( un segundo subconjunto de la quimioteca ). Este procedimiento itera hasta alcanzar un cierto nivel de optimización. En Intelligent Pharma, hemos demostrado que sintetizando y evaluando sólo entre el 10% y el 15% de la quioteca, se puede llegar al mismo resultado que si se sintetizara y evaluara toda la quimoteca. Por lo tanto, con Chiron se puede ahorrar hasta el 90% de los costes de un programa de química combinatoria.
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Medea: Medea es una metodología de minería de datos orientada a toxicología computacional.
MEDEA incorpora un sistema de inteligencia artificial basada en computación evolutiva que, una vez entrenada, es capaz de predecir con gran precisión la toxicología de nuevos compuestos y explicar el porqué. Medea genera reglas que, atendiendo a las propiedades fisico-químicas y estructurales de las moléculas, explican las propiedades comunes de las moléculas tóxicas y las comunes de las no-tóxicas. De esta manera, los químicos médicos de los clientes pueden saber que parámetros evitar en el diseño de nuevas moléculas, esto es lo que se conoce como extracción de conocimiento.
- I. Belda, I. Traus, S. Gordo, T. Tarragó, S. Madurga, X. Llorà y E. Giralt. Peptide data mining: from virtual design to knowledge extraction. Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation: 297 - 298 (2006).
ENPDA: ENPDA es una metodología de diseño de novo de moléculas. En ENPDA el usuario especifica una superficie proteica sobre la cual quiere diseñar una molécula que se una. Entonces, mediante un núcleo basado en computación evolutiva, ENPDA inicia un proceso evolutivo a lo largo del cual se optimizan una serie de moléculas en las que ha sido pre-inicializado el programa. Si estas moléculas son aleatorias, se dice que el diseño es de novo, sino, se trata de una optimización de hits o leads.
- I. Belda, X. Llorà y E. Giralt. Evolutionary algorithms and de novo peptide design. Soft Comput. 10(4): 295-304 (2006)
- I. Belda, S. Madurga, X. Llorà, M. Martinell, T. Tarragó, M. G. Piqueras, E. Nicolá y E. Giralt. ENPDA: an evolutionary structure-based de novo peptide design algorithm. J. Comput. Aided. Mol. Des. 19(8): 585-601 (2005)