Atomwise

Atomwise aplica el aprendizaje automático a la fase inicial del descubrimiento de fármacos. Su tecnología AtomNet usa aprendizaje profundo para predecir lo bien que se uniría una molécula pequeña a una proteína, lo que permite a los investigadores cribar enormes bibliotecas virtuales de compuestos antes de hacer experimentos físicos. La idea es reducir el número de moléculas que un laboratorio tiene que probar, de modo que los equipos encuentren candidatos prometedores antes y gasten menos en callejones sin salida.

La empresa trabaja mediante alianzas con farmacéuticas, startups de biotecnología y laboratorios académicos, y abarca muchas dianas de enfermedades, incluidas algunas difíciles de abordar con métodos convencionales. Además del cribado, ha desarrollado métodos para explorar espacios químicos ultragrandes y herramientas para diseñar y optimizar compuestos. También lleva programas propios, así que es a la vez proveedor de tecnología y desarrolladora de fármacos.

Atomwise ha cambiado su marca a Numerion Labs, y el sitio web funciona ahora con ese nombre. Vende mediante colaboraciones y acuerdos a medida, no como software de autoservicio. Como con cualquier predicción computacional, los resultados necesitan confirmación en el laboratorio, y el éxito en el cribado virtual no garantiza un fármaco que funcione. Entre sus competidores y homólogos están Schrödinger, Recursion, Isomorphic Labs y Genesis Therapeutics, cada uno con fortalezas distintas en diseño basado en estructuras y en biología.