Syntekabio ha annunciato il lancio del suo conveniente servizio di soluzione totale basato sull'AI per la ricerca di nuovi candidati farmaci. STB CLOUD funziona come una soluzione completa one-stop costruita sulla piattaforma AI proprietaria di Syntekabio, DeepMatcher®, alimentata dalla tecnologia di supercalcolo. La soluzione totale supporta l'auto-hit-discovery, l'auto-lead-generation, l'auto-ADMET/PK (al compito) e il biomarker PGx per l'etichettatura dei farmaci.

Utilizzando l'analisi deep-learning e la tecnologia di simulazione automatica della dinamica molecolare (MD) per le proteine target, la soluzione genera candidati pre-clinici in due anni, compreso il completamento dei test sugli animali. Questo processo abbrevia drasticamente il periodo che precede la sperimentazione pre-clinica a due anni, rispetto ai sette anni in media necessari per lo sviluppo di un farmaco tradizionale. In genere, sono necessari da tre a quattro anni per la scoperta e lo screening dei candidati, da uno a tre anni per l'ottimizzazione e la stessa durata per i test non clinici e di tossicità.

Se si aggiungono cinque-sei anni per gli studi clinici e un altro paio di anni per la commercializzazione, il tempo necessario per lo sviluppo completo di un farmaco dalla scoperta può durare molti anni, facendo lievitare il prezzo dello sviluppo e perdendo il potenziale ritorno sull'investimento. Inoltre, lo sviluppo di un nuovo farmaco tradizionale può costare più di 10 milioni di dollari fino alla sperimentazione preclinica. STB CLOUD di Syntekabio non solo consente di risparmiare tempo, ma anche di ottenere un sostanziale risparmio sui costi, in quanto è fissato a soli due milioni di dollari per l'intero ciclo di sviluppo del farmaco.

Attualmente, Syntekabio sta conducendo due studi nell'area dell'auto-ADMET/PK (al compito). Il primo riguarda la tossicità e il metabolismo causati dal legame proteico, che viene modellato sulla base della rete neurale convoluzionale 3D (3D-CNN). Il secondo studio riguarda la consegna passiva e la permeabilità dovuta alle proprietà fisiche e chimiche del composto stesso, che sarà implementato con modelli di trasformatori generativi pre-addestrati, come GPT-2, utilizzando database di composti su larga scala.

Le nuove soluzioni di Syntekabio per la scoperta di farmaci saranno presentate al Convegno Internazionale BIO 2023 di Boston, dal 5 all'8 giugno 2023, presso lo stand #2785.