Lavo

Lavo — это вычислительная платформа на базе искусственного интеллекта, созданная для революции в ранних этапах разработки твердых лекарственных форм за счет прогнозирования кристаллических структур малых молекул. Её основное ценностное предложение заключается в резком ускорении процесса идентификации стабильных, технологичных твердых форм, что является критическим и традиционно медленным узким местом при выводе новых препаратов на рынок. Используя передовые алгоритмы, Lavo предоставляет исследователям надежные прогнозы кристаллического ландшафта молекулы, позволяя принимать более быстрые и обоснованные решения о том, какие формы изучать в лаборатории.

Ключевые возможности: Платформа позволяет проводить высокопроизводительный виртуальный скрининг потенциальных полиморфов, солей и ко-кристаллов. Она предсказывает не только наиболее стабильную структуру, но и оценивает стабильность кристаллов под воздействием различных факторов окружающей среды, таких как влажность и температура, что критически важно для технологичности производства и срока годности. Конкретные функции включают анализ риска перехода между формами, прогнозирование растворимости и предоставление детального ранжирования по энергии решетки. Например, она может моделировать, как новое активное фармацевтическое вещество будет кристаллизоваться с различными противоионами для поиска оптимальной солевой формы для разработки.

Уникальность Lavo заключается в сложной интеграции моделей машинного обучения с алгоритмами квантовой химии первых принципов. Этот гибридный подход сочетает скорость ИИ с точностью квантово-механических расчетов, предлагая баланс, недостижимый для чисто машинного обучения или чисто квантовых методов. Платформа построена на проприетарных наборах данных и алгоритмах, специально настроенных для фармацевтических твердых тел, и, как правило, интегрируется в существующие рабочие процессы вычислительной химии и информатики, предоставляя практические данные, а не только теоретические прогнозы.

Идеально подходит для вычислительных химиков, специалистов по твердому состоянию и разработчиков рецептур в фармацевтических и биотехнологических компаниях. Конкретные случаи применения включают снижение рисков на поздних стадиях разработки за счет раннего выявления стабильных полиморфов, ускорение скрининга солей и полиморфов для новых химических соединений и устранение неполадок в процессах кристаллизации при производстве. Также она ценна для академических исследователей в области кристаллоинженерии и материаловедения, занимающихся органическими молекулярными кристаллами.

Хотя платформа работает по фримиум-модели, предлагая базовые возможности прогнозирования бесплатно, расширенные функции, более высокая пропускная способность и корпоративная поддержка требуют платной подписки. Бесплатный тариф подходит для первоначального ознакомления и академического использования, но промышленным научно-исследовательским командам, как правило, потребуется коммерческая лицензия для полной интеграции в процесс разработки лекарств.