关于

 

扩大药物发现的边界

愿景

我们正在见证巨大的医学进步,这些进步改变了我们治疗和治愈患者的能力。药物发现过程变得越来越困难、昂贵,许多患者仍未从有效疗法中受益。这与药物研发临床阶段的高失败率有很大的关联。

虽然以前在药物研究中人工智能的使用微不足道(由于学习所需的生物数据的局限性),但细胞生物学和生物工程的进步使得大规模生产生物数据成为可能。近年来,人工智能的进步使我们可以解决之前无法解决的很多问题。

基于这一理论基础,SYNSIGHT 一直致力于利用现代生物学的工具来生成高质量数据集,而不是依赖现有但不可靠的数据。

我们的工作基于表型筛选,从细胞成像中生成数据,然后通过生成模型进行分析和优化,以开发新的原创药物分子。这种对候选药物的有效性、毒性和理化特性的预测能力,使得从药物发现的上游阶段预测候选药物的“成药性”成为可能

我们的使命

发现和开发靶向 RNA 药物的生物科技公司

SYNSIGHT 是一家专门从事治疗分子的发现和开发的公司,特别是靶向蛋白质-RNA 相互作用的药物分子。

运用其药物发现平台,将人工智能和细胞成像相融合,SYNSIGHT 开发了一系列专有和共有的新药分子开发项目。

人工智能和化学信息学改进了候选药物的发现和设计过程。

以人体细胞为核心的实验生物学平台的多维视野为基准,可以确定分子的作用方式,发现对不相关生物靶标的潜在影响,确保药物开发的后期阶段。

我们的方法

工作流程

SYNSIGHT 核心团队认为 AI 在药物发现方面的优势来自于数据的高质量和高稳健性。

SYNSIGHT 模型是疾病的多参数集成模型,涵盖多维度实验数据和深度学习模型。

生物

高内涵筛选

SYNSIGHT 开发的MICROTUBULE BENCH技术

AI 化学信息学

深度学习模型合理引导候选分子的生成,更快地获取最有效的分子。

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