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Similarity Search
Da una molecola
ad una mappa decisionale.
Identifichiamo i target biologici plausibili per le tue small molecules, mappiamo le evidenze disponibili e distinguiamo i segnali solidi dalle ipotesi esplorative. Questa soluzione è pensata specificamente per i dipartimenti Ricerca e Sviluppo dei settori Pharma e Biotech, Nutraceutica e Cosmetica, per Contract Research Organization (CRO) e per i servizi BC, Licensing & QA.
IL PROBLEMA
Tante ipotesi, dati frammentati
Nelle fasi iniziali di discovery ci sono molte ipotesi e
pochi dati ordinati. Separare evidenze solide dal
rumore richiede tempo e competenze che non
sempre sono disponibili in-house.
CLAIM FRAGILI O NON DIFENDIBILI
Dossier, pitch, grant. Ogni claim richiede evidenze documentate. Senza una mappa strutturata si finisce per sovrastimare il potenziale di una molecola — o per sottostimarlo.
TROPPO RUMORE NEI DATI DISPONIBILI
ChEMBL, PubChem, GuideToPharmacology o altri DB pubblici, sono fonti ricche ma frammentate e disomogenee. Trovare il segnale vero richiede metodologia, non solo accesso ai dati.
BUDGET SPERIMENTALE ALLOCATO MALE
Senza un razionale biologico solido, i pannelli sperimentali diventano larghi e poco informativi. Si testa su target senza supporto e si brucia capacità su assay che non rispondono alla domanda giusta.
LA SOLUZIONE
Similarity-Based Target Intelligence
Un servizio consulenziale che esplora il vicinato
chimico-farmacologico delle tue molecole, identifica i target
biologici plausibili, mappa le evidenze disponibili e classifica ogni
claim su una scala da “evidenza diretta” a “ipotesi esplorativa”,
producendo output per decisioni scientifiche, industriali e
strategiche.
“
Molecole strutturalmente simili tendono a condividere profili biologici o farmacologici. È un principio consolidato, ma anche uno dei più abusati quando applicato senza controllo metodologico.
”Features Principali
Ogni componente risponde a una domanda precisa nel processo di analisi. La pipeline è multi-metrica, auditabile e già validata su progetti cliente reali.
Target Inference
Identifica e classifica i target biologici più rilevanti a partire da una molecola seed o un set di molecole, con livello di evidenza esplicitato per ciascuno.
Chemical Neighbourhood Mapping
Mappa il vicinato chimico-farmacologico: quali molecole sono simili alla seed, quanto, e quali target condividono. Da qui inferiamo plausibilità biologica.
Multimetric Similarity Scoring
Sei metriche di similarità (MACCS + Morgan, con Tanimoto, Dice e Cosine) aggregate in un consensus ranking. Niente fragilità da approccio mono-fingerprint.
Evidence Mapping
A ogni target associamo le evidenze disponibili: attività sperimentali, assay, meccanismi annotati, valori quantitativi (Ki, IC50, EC50, pChEMBL) e fonti.
Receptor/Target Panel Verification
Fornisci una lista di target, recettori o pathway di interesse: verifichiamo se per ciascuno esistono segnali interni, indiretti, deboli o assenti.
External Corroboratio
Cinque database farmacologici esterni (ChEMBL, PubChem, GuideToPharmacology, BindingDB, DrugCentral) per rafforzare, contestualizzare o declassare le ipotesi emergenti dal vicinato chimico.
Conservative Claiming Layer
Ogni risultato è classificato su 7 livelli, da “evidenza diretta” a “nessun supporto”. Evita gli overclaim e rende ogni affermazione tracciabile.
Client-Ready Reporting
Il risultato non è una tabella tecnica da interpretare. È un pacchetto leggibile da R&D, management e BD: sintesi executive, grafici, dashboard interattive, priorità, raccomandazioni e limiti metodologici espliciti.
La pipeline in 5 step
Dalla molecola al report finale: flusso rigoroso e tracciabile.
1. Seed Resolution
Normalizziamo la molecola da nome, SMILES, InChIKey, PubChem CID, ChEMBL ID o altri identificatori.
2. Similarity Retrieval & Rescoring
Recuperiamo i composti simili da fonti strutturate e li riscoriamo con sei metriche aggregate in consensus.
3. Annotation & Aggregation
Integriamo target, attività, assay, meccanismi e metadati da database farmacologici esterni.
4. Prioritization & Verification
Classifichiamo ogni target nei 7 bucket interpretativi e verifichiamo il panel di interesse del cliente.
5. Report & Deliverable
Report executive, workbook Excel, CSV di audit, grafici statici, dashboard HTML interattive e raccomandazioni operative.
Chi usa questo servizio
PHARMA &
BIOTECH
CRO
CONTRACT RESEARCH ORGANIZATION
NUTRACEUTICA
& COSMETICA
BC, LICENSING
& QA
I vantaggi
Approccio Conservativo
Similarità non significa automaticamente binding diretto. La pipeline produce claim classificati su 7 livelli, non predizioni aggressive. Il risultato è scientificamente più solido e più utile nelle decisioni reali
Modulare e personalizzabile
Singola molecola, serie di analoghi, libreria o programma continuativo. Il cliente può definire il panel, l’area terapeutica e il perimetro dell’analisi. L’output si adatta al contesto.
Bundle client-read
Il risultato è un pacchetto leggibile da R&D, management e BD, con sintesi, grafici, priorità, raccomandazioni e limiti metodologici esplicitati. Non una tabella da interpretare in autonomia.
Orientamento Rapido
Kick-off in 24 ore dalla conferma dell’input. Consegna entro una settimana lavorativa. Progettato per aiutare a decidere rapidamente se investire in assay, sviluppo preclinico, IP, partnership o repositioning.
Possibili applicazioni
IDENTIFICAZIONE TARGET
Identifica target biologici plausibili associati a una molecola e ricostruisce il suo profilo target-oriented.
DRUG REPURPOSING & REPOSITIONING
Supporta attività di repurposing e repositioning con evidenze strutturate su nuove indicazioni plausibili.
CONFRONTO TRA CANDIDATI
Confronta molecole candidate all’interno di una stessa classe chimica e identifica differenze nel profilo biologico.
PRIORITIZZAZIONE SPERIMENTALE
Prioritizza gli esperimenti successivi indicando quali target hanno un razionale solido e quali sono solo ipotesi da esplorare.
MATERIALE SCENTIFICO-COMMERCIALE
Costruisce la base documentale per dossier, grant, partnership e business development con un razionale biologico difendibile.
Hai un’esigenza specifica?
La pipeline standard copre la maggior parte dei casi d’uso. Per alcuni progetti è possibile definire un setup su misura: integrare un database interno, lavorare su una serie strutturata di analoghi, impostare un programma continuativo su un portafoglio di asset.
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