ProtoQSAR e Insilica integran ProtoPRED® en ToxIndex para avanzar en la evaluación de la seguridad química
Más de 60 modelos predictivos de ProtoPRED® se suman a las más de 150 herramientas computacionales de la plataforma ToxIndex, con una integración diseñada para proteger la confidencialidad de las estructuras químicas.
ProtoQSAR, empresa con más de 15 años de experiencia desarrollando modelos (Q)SAR propios para los sectores farmacéutico, cosmético y agroquímico, aporta a ToxIndex más de 60 modelos predictivos de su plataforma ProtoPRED®, organizados en nueve módulos. La integración es fruto de un acuerdo de integración tecnológica y distribución con Insilica, desarrolladora de la plataforma de inteligencia en seguridad química ToxIndex, que organiza datos de peligro químico y modelos biocinéticos para elaborar evaluaciones de riesgo verificables y libres de experimentación animal.
ProtoPRED® es una plataforma computacional eficiente y fácil de usar que permite predecir propiedades de compuestos químicos, con especial foco en las requeridas por las agencias regulatorias. Sus nueve módulos (ProtoICH, ProtoREACH, ProtoADME, ProtoPHYSCHEM, ProtoTOX, ProtoECO, ProtoED, ProtoNANO y GenoITS) responden a los principales requisitos regulatorios: impurezas farmacéuticas (ICH M7), evaluaciones como EU REACH y K-REACH, ADME, propiedades fisicoquímicas, toxicidad sistémica, ecotoxicidad, disrupción endocrina, nanomateriales y genotoxicidad. Así, los equipos de seguridad disponen de herramientas libres de experimentación animal en un contexto en el que las autoridades de todo el mundo aceleran la adopción de las metodologías de nuevo enfoque (NAM).
ProtoPRED® se ha adaptado para funcionar de forma autónoma dentro de ToxIndex. Así, las estructuras químicas y los datos permanecen en la infraestructura propia del cliente final, garantizando así una estricta confidencialidad.
Con este acuerdo, ProtoQSAR amplía el alcance de sus modelos de uso regulatorio y los integra en un flujo de trabajo asistido por inteligencia artificial, en línea con su trabajo en quimioinformática y modelización predictiva para la seguridad química.