Silexon geht Partnerschaft mit Excelra ein und setzt GOSTAR ein, um seine KI-gesteuerte Plattform für die Arzneimittelentdeckung und biopharmazeutische Forschung zu stärken
HYDERABAD, Indien und NANJING, China, 2. Dezember 2021 /PRNewswire/ -- Excelra, ein führender globaler Anbieter von Daten und Analysen, gab heute seine Partnerschaft mit Silexon AI Technology bekannt, einem Biotech-Unternehmen der nächsten Generation mit einer skalierbaren KI/ML-Plattform (Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen) für die Arzneimittelentdeckung und biopharmazeutische Forschung.
Im Rahmen der Vereinbarung wird Excelra Silexon ADMET- und Bindungsassay-Datensätze aus seiner GOSTAR-Datenbank zur Verfügung stellen. GOSTAR bietet umfassende Informationen zu über 8 Millionen Verbindungen und enthält mehr als 28 Millionen SAR-assoziierte Datenpunkte. Die gut strukturierte relationale Datenbank kann für verschiedene Anwendungen in unterschiedlichen Phasen der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung genutzt werden und hilft bei der Target-Validierung, Hit-Identifizierung, frühen Identifizierung von Leitstrukturen und Optimierung.
Die KI/ML-Plattform von Silexon nutzt sowohl qualitativ hochwertige biologische Daten aus der realen Welt als auch herausragende Fähigkeiten des maschinellen Lernens, um das De-novo-Drug-Design, die Arzneimittelentdeckung und die biopharmazeutische Forschung durch seine bahnbrechenden prädiktiven Werkzeuge zu unterstützen, die dazu beitragen, den Entdeckungs- und Designprozess zu rationalisieren und so die Zeit bis zur Markteinführung neuer lebensrettender Arzneimittel zu verkürzen. Silexon konzentriert sich auf innovative Biomedikamente mit einzigartigen Zielproduktprofilen für unwirksame, schwer zu behandelnde und neuartige Zielmoleküle in verschiedenen Therapiebereichen.
Anandbir Singh Brar, CEO von Excelra, sagte: „Wir freuen uns, dass GOSTAR zum Goldstandard-Datensatz für Biopharma- und KI/ML-Unternehmen geworden ist. Unsere Partnerschaft mit Silexon unterstreicht GOSTARs Fähigkeit, große, normalisierte und qualitätskontrollierte Datensätze bereitzustellen, die eine breite Palette von Vorhersagemodellen ermöglichen. Wir freuen uns, mit Silexon zusammenzuarbeiten und sie bei der Entwicklung der AI4D-Plattform für die Arzneimittelforschung zu unterstützen."
Hainian ZENG, CEO von Silexon, sagte: „Wir freuen uns darauf, die gut annotierten GOSTAR-Daten mit den Daten zu kombinieren, die von Silexons proprietären KI/ML-Modellen und Nasslabor-Experimenten gesammelt und generiert wurden. Mit unserer KI/ML-Plattform wollen wir Engpässe in der Arzneimittelentdeckung und der biopharmazeutischen Forschung beseitigen, um letztlich innovative therapeutische Kandidaten mit höheren Erfolgsquoten zu entwickeln. Unsere vorläufige Bewertung gibt uns die Zuversicht, dass die GOSTAR-Datenbank eine wichtige Ergänzung zu unserem derzeitigen Trainingsdatensatz für die Modellierung der nächsten Generation sein wird."
Informationen zu Silexon:
Silexon ist ein aufstrebendes, KI-gestütztes Technologieunternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, eine offene KI-Plattform für die strategische Zusammenarbeit zu schaffen, um die datengesteuerte Biopharma-Forschung zu erleichtern, die F&E-Prozesse für Arzneimittel zu verbessern und letztlich den Patienten einen besseren Zugang zu innovativen Arzneimitteln für ihre ungedeckten medizinischen Bedürfnisse zu ermöglichen. Silexon steht für die Integration von Silizium und Exon, also Maschine plus Leben. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.silexon.tech/
Informationen zu Excelra:
Die Daten- und Analyselösungen von Excelra unterstützen die Innovation in den Biowissenschaften vom Molekül bis zum Markt. Excelra verdankt seinen Vorsprung seiner Kombination firmeneigener Datenbestände, Fachkompetenz und Datenwissenschaft – Elemente, die gemeinsam die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung beschleunigen.
Die Global Online Structure Activity Relationship Database (GOSTAR) von Excelra ist das größte Repository für strukturierte SAR-Inhalte. GOSTAR steht als zentrale Datenquelle zur Verfügung und ermöglicht den Forschern eine gründliche Erkundung des bekannten chemischen Raums rund um ein Ziel von Interesse. Die Datenbank wird manuell von unserem wissenschaftlichen Team zusammengestellt, das Datensätze aus funktionellen Assays, in vitro- und in vivo-Studien extrahiert und anreichert. Die verschiedensten Wirkungen kleiner Moleküle, wie die SAR und ihre physikalisch-chemischen, metabolischen, ADME- und toxikologischen Profile, werden erfasst und in einer relationalen Datenbank festgehalten.
Weitere Informationen finden Sie auf https://www.tmforum.org/
Pressekontakt:
Jigesh Shah - Direktor Marketing
E-Mail: [email protected]
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