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Bases de datos masivas de sustancias (datos moleculares de sustancias químicas, ingredientes de la medicina tradicional china, ingredientes alimentarios, etc.) -
Creación de una base de datos sistemática y consultable de sustancias relacionadas con la intervención sobre el envejecimiento -
Desarrollo de un modelo algorítmico de IA para el cribado de sustancias candidatas -
Uso de modelos de IA para realizar un cribado virtual de alto rendimiento en bases de datos de moléculas pequeñas e identificar nuevas sustancias candidatas para la intervención sobre el envejecimiento -
Experimentos biológicos para evaluar y validar la actividad de las sustancias candidatas identificadas mediante IA
DESCUBRIMIENTO DE NUEVAS DIANAS PARA LA INTERVENCIÓN SOBRE EL ENVEJECIMIENTO
Plataforma de farmacología de redes con IA
La Plataforma de Farmacología de Redes con IA de CELFULL se centra en la investigación de intervenciones sobre el envejecimiento. Mediante métodos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (PLN), hemos creado una amplia base de datos de sustancias candidatas a partir del análisis de numerosas fuentes de literatura científica pública. Esta base de datos constituye el fundamento de nuestro modelo de IA, entrenado para identificar moléculas con posibles propiedades relevantes según criterios específicos. Nuestro enfoque utiliza una metodología de IA basada en datos para el cribado virtual de posibles moléculas candidatas. Posteriormente, estas moléculas se someten a ensayos biológicos rigurosos mediante experimentos celulares y estudios con animales. Este proceso de cribado basado en IA puede mejorar la eficiencia y reducir los costes en comparación con los métodos experimentales biológicos tradicionales.BASE DE DATOS MASIVA PARA UN ANÁLISIS INTEGRAL
La plataforma contiene una amplia base de datos que incluye:
- Datos moleculares de sustancias químicas
- Datos moleculares de ingredientes de la medicina tradicional china
- Datos moleculares de ingredientes alimentarios y otros
Esta amplia base de datos nos permite desarrollar modelos algorítmicos avanzados de IA para el cribado de sustancias candidatas y la predicción de nuevas dianas relacionadas con el envejecimiento a partir de redes de datos, como los datos multiómicos y los datos de interacción entre sustancias y dianas.
El objetivo es identificar posibles dianas de intervención y evaluar su relación con los procesos del envejecimiento mediante experimentos rigurosos en modelos celulares o animales.
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Bases de datos masivas de sustancias (datos moleculares de sustancias químicas, ingredientes de la medicina tradicional china, ingredientes alimentarios, etc.)
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Creación de una base de datos sistemática y consultable de sustancias relacionadas con la intervención sobre el envejecimiento
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Desarrollo de un modelo algorítmico de IA para el cribado de sustancias candidatas
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Uso de modelos de IA para realizar un cribado virtual de alto rendimiento en bases de datos de moléculas pequeñas e identificar nuevas sustancias candidatas para la intervención sobre el envejecimiento
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Experimentos biológicos para evaluar y validar la actividad de las sustancias candidatas identificadas mediante IA
PAQUETE DE TECNOLOGÍAS CANDI-GENE
Nuestra Plataforma de Farmacología de Redes con IA incluye:
Analizador de farmacología de redes con IA
Analizador genómico
Analizador de dinámica de proteínas
Analizador de biología computacional
Estos analizadores y algoritmos facilitan el estudio de más de 1.600 millones de interacciones entre moléculas y dianas proteicas, que abarcan 750 millones de sustancias y 9,6 millones de proteínas procedentes de 2.000 especies.
