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SirFinder™: IA y algoritmos al servicio de la salud
SirFinder™ es un software que diseña siRNAs de forma racional y mediante algoritmos matemáticos y de inteligencia artificial IA, algoritmos basados en redes neuronales, SVM y machine learning para recoger, depurar y reinterpretar los datos experimentales generados.
Esto permite a Sylentis potenciar y desarrollar fármacos rápidamente gracias a que el software le capacita para generar miles de compuestos específicos y para tratar una determinada patología. Sylentis reduce así los costosos y laboriosos trabajos de selección de candidatos, que suelen tardar varios años, en apenas semanas.
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SirFinder™ permite el diseño de siRNAs para cualquier especie y tiene una alta capacidad predictiva para generar moléculas siRNA específicas y seguras sin afectar a otros genes, con una alta probabilidad de pasar a fases de desarrollo clínico asegurando candidatos que también sean factibles para el desarrollo y producción.
Cómo
funciona
Considera requisitos críticos desde el punto de vista estructural y funcional, pero también relevantes en los procesos posteriores de producción, así como regulatorios. Tiene además una estructura que permite recoger datos nuevos experimentales que retroalimentan al sistema para mejorar sus algoritmos mediante estrategias de reaprendizaje.
SirFinder™ contribuye de manera significativa a reducir la brecha que habitualmente existe en el desarrollo tradicional de medicamentos. Esta estrategia facilita la entrada en las fases clínicas y aumenta la probabilidad de éxito al llegar a las fases más avanzadas del desarrollo clínico.
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Diseños realistas
Diseños más adecuados, realistas y transferibles a las fases clínicas
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Personalizado
Tiene en cuenta las características del RNA, las células y los tejidos de las especies consideradas
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Único
Búsqueda de patrones no obvios y novedosos relacionados con la eficacia y la seguridad
Diseño 360º de siRNA
in silico
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El diseño racional basado en IA permite obtener secuencias de siRNAs desde su concepción teórica hasta la síntesis de moléculas más adecuadas para avanzar a las siguientes fases de su desarrollo.
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