Платформа ориентирована на дизайн и оптимизацию структур малых молекул как для генерации абсолютно новых лекарственных соединений, так и для улучшения характеристик существующих препаратов. Среди других возможностей платформы - определение лиганд-белковых сайтов связывания, докинг и анализ межмолекулярных взаимодействий, прогнозирование аффинности малой молекулы к белку, расчет ADMET-свойств, например, фармакокинетики и токсичности.
Среди занимающихся виртуальным скринингом и предсказанием свойств молекул платформ в России система выделятся тем, что специализируется на генерации новых соединений. Преимущества платформы перед международными аналогами - в высокой точности поиска сайтов связывания и генеративных алгоритмов, поэтапной генерации и возможности направлять разработку в правильный хемотип. Платформа позволяет получать новые структуры всего за 72 ч, что значительно быстрее традиционных методов, занимающих две-четыре недели. Для этого достаточно запустить эксперимент на платформе, выбрать метод определения кармана и метод генерации структуры и дождаться результата.
, директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис: «В международной практике есть случай, когда удалось вывести молекулу для лечения фиброза в клинику за 18 месяцев, при среднем сроке 4-5 лет для традиционных подходов разработки лекарств. Платформа уже доступна для партнеров, фармацевтических компаний и вузов. Мы готовы к сотрудничеству в сфере разработки молекул на базе нашей ИИ-платформы с проведением доклинических исследований, а также использованию платформы в образовательном процессе. На Форуме будущих технологий мы презентовали систему вместе с коллегами из «Сбера», которые развивают свою ИИ-экосистему в области науки. Решение Университета Иннополис может быть интегрировано с ИИ-платформой для оптимизации научных исследований «Сбера», что позволит на порядок ускорить работу медицинских химиков».
Платформа уже прошла валидацию in vitro, в результате которой были получены новые соединения, обладающие активностью в отношении выбранных белковых мишеней, что подтверждает ее практическую применимость и надежность прогнозов.