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Bases de données massives sur les substances (données moléculaires sur les substances chimiques, les ingrédients de la médecine traditionnelle chinoise, les ingrédients alimentaires, etc.) -
Création d’une base de données structurée et interrogeable de substances anti-âge -
Développement d’un modèle algorithmique d’IA pour le criblage de substances anti-âge -
Utilisation de modèles d’IA pour le criblage virtuel à haut débit de bases de données de petites molécules afin de prédire de nouvelles substances anti-âge -
Expériences biologiques visant à évaluer et à valider les fonctions des substances anti-âge sélectionnées par l’IA
DÉCOUVERTE DE NOUVELLES CIBLES POUR LES INTERVENTIONS CONTRE LE VIEILLISSEMENT
AI Network Pharmacology Platform
La plateforme de pharmacologie en réseau basée sur l’IA de CELFULL se trouve à l’avant-garde de la recherche sur les interventions contre le vieillissement. Grâce à des méthodes avancées de traitement automatique du langage naturel (TALN), nous avons créé une base de données complète de substances anti-âge en analysant un vaste ensemble de publications scientifiques accessibles au public. Cette base de données constitue le socle de notre modèle d’IA, entraîné à identifier, selon des critères précis, les molécules présentant des propriétés anti-âge. Notre approche repose sur une méthodologie d’IA fondée sur les données pour effectuer le criblage virtuel de molécules anti-âge potentielles. Les effets biologiques de ces molécules candidates sur le vieillissement sont ensuite évalués rigoureusement au moyen d’expériences cellulaires détaillées et d’études animales. Ce processus de criblage des substances anti-âge assisté par l’IA est non seulement plus efficace, mais également plus rentable que les méthodes expérimentales biologiques traditionnelles.BASE DE DONNÉES MASSIVE POUR UNE ANALYSE COMPLÈTE
La plateforme héberge une vaste base de données comprenant :
- Données moléculaires sur les substances chimiques
- Données moléculaires sur les ingrédients de la médecine traditionnelle chinoise
- Données moléculaires sur les ingrédients alimentaires, et bien plus encore
Cette riche base de données nous permet de développer des modèles algorithmiques d’IA sophistiqués afin de cribler des substances anti-âge et de prédire de nouvelles cibles associées au vieillissement à partir de réseaux de données, notamment des données multiomiques et des données d’interaction entre substances et cibles. L’objectif est d’identifier des cibles anti-âge potentielles et d’évaluer leurs effets sur le processus de vieillissement au moyen d’expériences rigoureuses sur des cellules ou des animaux.
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Bases de données massives sur les substances (données moléculaires sur les substances chimiques, les ingrédients de la médecine traditionnelle chinoise, les ingrédients alimentaires, etc.)
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Création d’une base de données structurée et interrogeable de substances anti-âge
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Développement d’un modèle algorithmique d’IA pour le criblage de substances anti-âge
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Utilisation de modèles d’IA pour le criblage virtuel à haut débit de bases de données de petites molécules afin de prédire de nouvelles substances anti-âge
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Expériences biologiques visant à évaluer et à valider les fonctions des substances anti-âge sélectionnées par l’IA
SUITE TECHNOLOGIQUE CANDI-GENE
Notre plateforme de pharmacologie en réseau basée sur l’IA comprend :
Profileur de pharmacologie en réseau basé sur l’IA
Profileur génomique
Profileur de dynamique des protéines
Profileur de biologie computationnelle
Ces profileurs et algorithmes facilitent l’analyse de plus de 1,6 milliard d’interactions entre des molécules et des cibles protéiques, couvrant 750 millions de substances et 9,6 millions de protéines issues de 2 000 espèces.
