MOLDRUG AI SYSTEMS

Nuestros servicios abarcan el diseño y la optimización molecular mediante enfoques basados en la estructura y en ligandos, incluyendo modelado por homología y generación de estructuras basada en aprendizaje automático, acoplamiento molecular (molecular docking), simulaciones de dinámica molecular, modelado QSAR, cribado virtual impulsado por machine learning y optimización de compuestos centrada en afinidad, selectividad y propiedades ADMET. Estas capacidades se complementan con soporte experimental mediante espectroscopía RMN para la caracterización estructural de compuestos orgánicos y estudios de interacción proteína–ligando, lo que permite un flujo de trabajo iterativo computacional–experimental.

En paralelo, MolDrug cuenta con sólidas capacidades en el descubrimiento de biomarcadores utilizando datos de transcriptómica, proteómica y metabolómica. La empresa diseña y ejecuta pipelines analíticos robustos para el análisis de expresión y abundancia diferencial, estadística multivariante, modelado predictivo basado en machine learning, enriquecimiento de rutas y análisis de redes. La integración multi-ómica es un componente clave del enfoque de MolDrug, ya que permite generar visiones unificadas a nivel de sistema de los procesos biológicos y la validación in silico y priorización de biomarcadores candidatos.

El tercer pilar de MolDrug se basa en la identificación de dianas y el análisis de rutas biológicas. Combinamos evidencias derivadas de datos ómicos con la construcción de redes de interacción proteína–proteína, el mapeo de rutas y el modelado molecular para identificar dianas biológicamente relevantes y farmacológicamente abordables. Esto incluye análisis avanzados de rutas de señalización y metabólicas, así como flujos de trabajo para el descubrimiento de ligandos–diana relacionados con el microbioma, que integran la identificación de metabolitos con acoplamiento molecular y dinámica molecular para explorar las interacciones huésped–microbioma.