{"id":9317,"date":"2026-07-13T11:30:04","date_gmt":"2026-07-13T09:30:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?page_id=9317"},"modified":"2026-07-13T11:41:53","modified_gmt":"2026-07-13T09:41:53","slug":"use-case-similarity-based-target-intelligence-per-una-azienda-cosmetica","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/progetti-e-case-studies\/use-case-similarity-based-target-intelligence-per-una-azienda-cosmetica\/","title":{"rendered":"Use case – Similarity-Based Target Intelligence per una azienda cosmetica"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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Use case <\/h1>\n\n\n\n

Similarity-based<\/h1>\n\n\n\n

Target Intelligence<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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In un’azienda cosmetica per un conservante pi\u00f9 sicuro<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

Un’azienda cosmetica utilizza da anni un conservante efficace, ma sempre pi\u00f9 sotto la lente delle autorit\u00e0 regolatorie e dei consumatori, che ne mettono in discussione il profilo di sicurezza cutanea. Il team R&D ha bisogno di un sostituto che garantisca la stessa efficacia antimicrobica, ma con un profilo tossicologico pi\u00f9 solido \u2014 e magari anche una migliore compatibilit\u00e0 con un posizionamento “clean” del prodotto. Da dove iniziare, tra centinaia di molecole potenzialmente analoghe?\u00a0
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L’Assessment<\/strong><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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\r\n\t\t\t\t\t\t\tLa sfida\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h3>\r\n\t\t\t\t\t<\/div> \r\n\t\t\t\t\t
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Nelle fasi iniziali di ricerca e sviluppo, una molecola promettente  – che sia un principio attivo in fase di studio o un ingrediente da sostituire –  pu\u00f2 generare molte domande: quali target biologici potrebbe coinvolgere? Il suo profilo \u00e8 coerente con una certa area terapeutica? Quali evidenze sono solide e quali, invece, sono solo ipotesi esplorative? E soprattutto: quali esperimenti conviene fare per primi?<\/p>\n

In questa fase, testare troppi candidati  pu\u00f2 essere costoso e dispersivo; testarne pochi, senza razionale, pu\u00f2 far far scartare l’alternativa migliore o, peggio, farne scegliere una poco supportata. La nostra analisi aiuta a costruire una priorit\u00e0 sperimentale basata su evidenze disponibili, coerenza biologica e qualit\u00e0 del segnale, partendo dalla struttura del conservante originale per mappare l’intero vicinato di alternative strutturalmente simili e valutarne il profilo con lo stesso rigore. <\/p>\n

La nostra pipeline di Similarity-Based Target Intelligence nasce per rispondere a queste domande, trasformando una struttura chimica in una mappa biologica interpretabile, tracciabile e orientata alla decisione.<\/p>\t\t\t\t\t\t

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\r\n\t\t\t\t\t\t\tL’approccio\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h3>\r\n\t\t\t\t\t<\/div> \r\n\t\t\t\t\t
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Il servizio parte da una molecola di interesse \u2014 identificata tramite nome, SMILES, InChIKey, PubChem CID, ChEMBL ID o altri identificativi \u2014 e ricostruisce il suo vicinato chimico-farmacologico. In altre parole, identifica composti strutturalmente simili, ne analizza i target biologici noti, raccoglie attivit\u00e0 sperimentali disponibili, annotazioni meccanicistiche e informazioni da database pubblici selezionati.<\/p>\n

Il risultato non \u00e8 una semplice lista di target, ma una valutazione ragionata della forza delle evidenze, cio\u00e8 di quanto solidamente la letteratura disponibile documenti l’interazione tra un candidato pi\u00f9 sicuro e i target biologici rilevanti per efficacia antimicrobica e sicurezza cutanea. <\/p>\n

La pipeline distingue infatti tra supporto diretto sulla molecola, segnali derivati da composti simili, evidenze meccanicistiche, attivit\u00e0 sperimentali, ipotesi esterne da similarit\u00e0, segnali pathway-adjacent, evidenze deboli o inattive e assenza di supporto. Questo approccio consente di evitare interpretazioni eccessive e di formulare claim scientificamente pi\u00f9 solidi  (un requisito non negoziabile quando il claim in questione riguarda la sicurezza di un ingrediente destinato al contatto con la pelle). <\/p>\t\t\t\t\t\t

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\r\n\t\t\t\t\t\t\tIl Workflow\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h3>\r\n\t\t\t\t\t<\/div> \r\n\t\t\t\t\t
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Il workflow ha incluso il recupero dei composti simili, il ricalcolo locale della similarit\u00e0 con metriche multiple, l\u2019aggregazione delle associazioni compound-target, l\u2019identificazione dei target pi\u00f9 ricorrenti, la valutazione delle migliori attivit\u00e0 disponibili e, se richiesto, la verifica di un panel di recettori o target definito dal cliente.<\/p>\n

Per ogni target emerso, il servizio ha messo a disposizione del team R&D dell\u2019azienda una lettura classificata: target prioritario, segnale secondario, ipotesi esplorativa, supporto indiretto, segnale debole o target non supportato. Questo permette ai team R&D di passare da un insieme frammentato di dati a una roadmap chiara per gli step successivi.<\/p>\n

In questo caso gli output includevano un report executive, tabelle tecniche, workbook Excel, grafici, mappe compound-target, sintesi delle evidenze, raccomandazioni per follow-up sperimentali e materiali utili allo sviluppo del nuovo prodotto contenente il conservante sostituito.<\/p>\t\t\t\t\t\t

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I benefit<\/h2>\n<\/body><\/html>\n\n\n
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Il valore del servizio \u00e8 duplice. Da un lato, accelera la comprensione biologica della molecola. Dall\u2019altro, riduce il rischio di investire in esperimenti poco informativi, aiutando a selezionare target e assay con maggiore razionale.<\/p>\n\n\n\n

Questa soluzione \u00e8 particolarmente utile per:<\/p>\n\n\n\n