Le 10 migliori soluzioni software per la scoperta di farmaci

Il mercato dei software per la scoperta di farmaci si divide in tre categorie: suite di chimica computazionale per la progettazione basata sulla struttura, piattaforme IA-native per la chimica generativa e l'identificazione dei target, e sistemi di gestione dei dati di R&S per ELN, LIMS, monitoraggio della sintesi, analisi dei dati e registrazione dei composti.

Abbiamo confrontato le 10 migliori piattaforme per la scoperta di farmaci in termini di funzionalità, prezzi e modelli di distribuzione.

Confronto tra distribuzione e prezzi delle 10 migliori soluzioni software per la scoperta di farmaci

Nota: I prodotti sono elencati in ordine alfabetico. Nessuno dei prodotti offre piani gratuito o prove.

Confronto delle funzionalità del software per la scoperta di farmaci

AIDDISON

AIDDISON è una piattaforma per la scoperta di farmaci nativa per il cloud che combina l'IA generativa con strumenti di progettazione di farmaci assistita dal computer. Supporta la generazione molecolare, lo screening virtuale, la previsione ADMET, le ricerche farmacoforiche e di similarità, il docking molecolare e la pianificazione retrosintetica.

Le sue funzionalità principali includono:

• Progettazione molecolare generativa: crea nuove piccole molecole e le ottimizza per la drug-likeness, le proprietà ADMET, l'affinità di legame e la sintetizzabilità.
• Ricerca nello spazio chimico: cerca oltre 60 miliardi di molecole note e virtuali utilizzando metodi di similarità, sottostruttura e farmacoforo.
• Docking molecolare: visualizza le interazioni proteina-ligando, identifica le tasche di legame e valuta il legame dei candidati.
• Pianificazione della sintesi: collega la progettazione di molecole virtuali con la retrosintesi e i materiali di partenza disponibili in commercio.
• Previsioni personalizzate: consente ai team di utilizzare model di IA/ML esistenti o di addestrare model con i propri dati.

AIDDISON è più adatto ai team di chimica farmaceutica che cercano un flusso di lavoro integrato e assistito dall'IA, dalla progettazione delle molecole alla pianificazione della sintesi.

BIOVIA Discovery Studio

BIOVIA Discovery Studio offre una pipeline end-to-end dall'identificazione del target all'ottimizzazione del lead. Lo strumento si integra con la piattaforma 3DEXPERIENCE di Dassault Systèmes per la gestione dei dati aziendali e la conformità normativa.

BIOVIA Discovery Studio copre le parti principali della scoperta di farmaci computazionale:

• Simulazioni: dinamica molecolare, calcoli di energia gratuito e altri strumenti di simulazione per studiare il comportamento e le interazioni molecolari.
• Progettazione basata sulla struttura: strumenti per il docking proteina-ligando, la progettazione basata su frammenti e l'ottimizzazione dei composti utilizzando informazioni strutturali 3D.
• Progettazione basata su ligandi e farmacofori: metodi per la progettazione de novo di farmaci, la profilazione dell'attività, la progettazione multi-target e l'individuazione di molecole con i pattern di interazione desiderati.
• Bioterapeutici e modellazione di anticorpi: strumenti in silico per la modellazione di anticorpi, l'ingegneria proteica e l'ottimizzazione dei biologici.
• Progettazione e analisi di macromolecole: strumenti per analizzare e progettare proteine, acidi nucleici e altre grandi molecole biologiche.
• QSAR, ADMET e tossicologia predittiva: indicazioni predittive per farmacocinetica, sicurezza, tossicità e proprietà drug-like.
• Visualizzazione: un visualizzatore gratuito di progettazione molecolare per visualizzare, manipolare e analizzare strutture biologiche e chimiche.

BIOVIA Discovery Studio è più adatto alle grandi imprese che richiedono conformità normativa.

Figura 1: dashboard delle simulazioni di BIOVIA Discovery Studio.¹

BioSolveIT

BioSolveIT fornisce una suite di strumenti visivi di chimica computazionale per la scoperta di farmaci. I suoi prodotti includono SeeSAR per la progettazione molecolare, infiniSee per la navigazione nello spazio chimico e HPSee per lo screening virtuale ad alte prestazioni.

Le sue funzionalità principali includono:

• Progettazione visiva di farmaci: SeeSAR supporta il docking molecolare, l'ottimizzazione dei composti, la progettazione basata su frammenti e l'analisi delle interazioni proteina-ligando.
• Esplorazione dello spazio chimico: infiniSee cerca in raccolte di composti ultra-grandi molecole strutturalmente o farmacoforicamente simili.
• Docking su larga scala: Chemical Space Docking esplora miliardi di composti utilizzando lo screening basato sulla struttura.
• Flussi di lavoro ad alte prestazioni: HPSee distribuisce i carichi di lavoro di screening e docking su un'infrastruttura di calcolo dedicata.
• Strumenti di modellazione specializzati: la suite include strumenti per docking, scoring, allineamento molecolare, esplorazione delle tasche, generazione di conformeri e scaffold hopping.

BioSolveIT è più adatto ai chimici farmaceutici e computazionali che danno priorità a flussi di lavoro visivi, docking molecolare e all'esplorazione di ampi spazi chimici.

ChemAxon

ChemAxon fornisce un'infrastruttura di chemioinformatica, incluso il suo editor di strutture chimiche Marvin e i motori JChem, per la standardizzazione dei dati chimici. La piattaforma supporta la distribuzione cloud e on-premise con API Java e REST per l'integrazione.

Esempio reale di Marvin di Chemaxon:

Una grande azienda farmaceutica globale ha utilizzato l'editor chimico Marvin di Chemaxon per migliorare la gestione dei dati chimici all'interno di un'applicazione desktop di visualizzazione e analisi dei dati.

L'azienda aveva bisogno di uno strumento di disegno chimico che potesse integrarsi perfettamente con l'infrastruttura esistente prima di una scadenza di go-live imminente. I requisiti includevano il supporto per la notazione SMILES/SMARTS, la mappatura delle reazioni, la gestione della stereochimica, l'enumerazione di strutture Markush e una solida API .NET per l'integrazione.

Chemaxon ha implementato Marvin per oltre 300 utenti e ha aggiornato un gruppo più piccolo di utenti di Marvin JS al nuovo ambiente Marvin. L'azienda ha integrato l'add-on API .NET nel sistema esistente dell'azienda e l'integrazione completa con l'applicazione desktop di analisi è stata completata in circa una o due settimane.

Il progetto ha aiutato l'azienda a rispettare la tempistica di lancio senza compromettere i requisiti funzionali, tecnici o aziendali. Ha inoltre semplificato le licenze consolidando le licenze Chemaxon in un unico periodo di 19 mesi, riducendo la complessità degli approvvigionamenti.²

Chemaxon è ideale per le organizzazioni che necessitano di standardizzazione dei dati chimici e integrazione API.

Cresset Flare

La modellazione di ligandi basata su campi elettrostatici di Cresset Flare, che utilizza il campo di forza XED, consente lo scaffold hopping e la progettazione di ligandi senza dipendere dalle strutture cristalline delle proteine. Flare supporta i calcoli RBFE e la generazione di conformeri macrociclici all'interno del suo framework FEP.

• 2D Mappe di interazione: riassume le interazioni ligando-proteina in una chiara visualizzazione 2D per un'interpretazione più semplice.
• Activity Atlas: fornisce indicazioni qualitative sui SAR per aiutare a comprendere come i cambiamenti molecolari influenzano l'attività.
• Activity Miner: identifica i cliff di attività e selettività nei dataset SAR.
• FieldTemplater: aiuta a prevedere le modalità di legame quando i dati sulla struttura cristallografica delle proteine non sono disponibili.
• Free Energy Perturbation (FEP): supporta l'ottimizzazione del lead prevedendo quali modifiche del ligando hanno maggiori probabilità di migliorare il legame.
• Assistente di codifica IA: supporta lo scripting, l'automazione dei flussi di lavoro e la personalizzazione dei metodi aiutando gli utenti a scrivere o perfezionare il codice per i flussi di lavoro di analisi relativi a Flare.

Cresset Flare è più adatto ai chimici farmaceutici che lavorano senza strutture cristalline.

Figura 2: esempio di assistente di codifica IA di Flare.³

Dotmatics

Dotmatics fornisce una piattaforma integrata di informatica scientifica che comprende ELN, BioRegister, registrazione dei composti e gestione dei dati dei saggi, con visualizzazione Studies e Vortex. La piattaforma offre integrazione nell'intero portafoglio Dotmatics, inclusi Geneious e Prism.

Dotmatics Luma è una piattaforma IA-native multimodale di R&S che integra dati scientifici, flussi di lavoro, analisi e strumenti di IA in un unico ambiente. È progettata per aiutare i team di ricerca a passare più rapidamente dai dati grezzi di laboratorio a informazioni scientifiche utilizzabili. Luma opera in quattro fasi principali:

• Acquisizione dei dati: Luma si collega a strumenti di laboratorio, ELN, registri, caricamenti da CRO, file, applicazioni scientifiche e sistemi esterni. Luma Lab Connect può raccogliere dati da strumenti basati su file, cartelle Windows o Linux, bucket S3, API e sorgenti SQL/JSON/CSV.
• Elaborazione dei dati: una volta acquisiti i dati, Luma analizza i file grezzi, estrae i metadati e converte gli output degli strumenti in formati strutturati e analizzabili.
• Armonizzazione e gestione dei dati: Luma riunisce diversi tipi di dati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati, non strutturati, sequenze, dati numerici, testuali, immagini e metadati.
• Analisi e approfondimenti abilitati dall'IA: i ricercatori possono cercare, visualizzare, interrogare, modellare e analizzare i dati armonizzati all'interno della piattaforma o tramite API. Luma supporta inoltre l'interrogazione in linguaggio naturale e i casi d'uso dell'IA generativa, aiutando gli scienziati a esplorare relazioni complesse tra i dataset.

Dotmatics è ideale per le grandi aziende biofarmaceutiche e le CRO che richiedono un sistema di registrazione governato.

OpenEye Scientific Suite Orion

OpenEye Scientific, ora parte di Cadence Molecular Sciences, si differenzia grazie alla sua piattaforma Orion nativa per il cloud e al toolkit OEChem orientato agli sviluppatori. La suite include ROCS per lo screening basato sulla forma, EON per il confronto elettrostatico, OMEGA per la generazione di conformeri e FRED per il docking.

Orion opera su AWS e Cadence OnCloud senza alcuna opzione di installazione on-premise, rivolgendosi alle organizzazioni che creano pipeline computazionali personalizzate.

OpenEye Scientific Suite Orion è più adatta agli sviluppatori che creano pipeline personalizzate.

Figura 3: dashboard di simulazione e analisi 3D di Orion.⁴

Recursion OS

Recursion OS consente di generare un enorme dataset fenotipico tramite imaging automatizzato ad alta produttività dei fenotipi cellulari, elaborato mediante visione artificiale e l'infrastruttura di supercalcolo BioHive. La piattaforma include la Map of Biology, che visualizza le relazioni biologiche, e ha generato circa 65 petabyte di dati proprietari.

Recursion LOWE:

LOWE è il motore di flusso di lavoro orchestrato tramite LLM di Recursion, un sistema abilitato all'IA all'interno della piattaforma Recursion OS progettato per supportare flussi di lavoro complessi di scoperta di farmaci attraverso l'interazione in linguaggio naturale.

Consente ai ricercatori di interrogare i dataset biologici e chimici di Recursion, esplorare potenziali relazioni farmaco-target, generare e dare priorità a nuovi composti, valutare proprietà come ADMET e solubilità e coordinare le attività a valle, tra cui la pianificazione della sintesi e l'esecuzione sperimentale.

LOWE funziona come un livello intelligente di orchestrazione dei flussi di lavoro che collega i dataset proprietari di Recursion, i model predittivi, le capacità di chimica generativa e le operazioni di laboratorio.⁵

Recursion è ideale per i programmi sulle malattie rare e sul riposizionamento dei farmaci.

Schrödinger small-molecule drug discovery suite

Schrödinger si differenzia per i calcoli di Free Energy Perturbation (FEP+) basati sulla fisica che prevedono l'affinità di legame. La suite integra Glide per il docking, WaterMap per la termodinamica dell'idratazione e Prime per la previsione della struttura delle proteine all'interno dell'interfaccia grafica Maestro.

Esempio reale del programma proprietario di Schrödinger:

La piattaforma di chimica digitale di Schrödinger ha contribuito a identificare SGR-1505, un nuovo inibitore di MALT1, come candidato allo sviluppo in 10 mesi. Il programma si è concentrato su MALT1, un target implicato nella regolazione dei linfociti e rilevante per i tumori maligni a cellule B recidivanti o refrattari, inclusa la leucemia linfatica cronica. I precedenti approcci agli inibitori di MALT1 presentavano problemi di proprietà drug-like, quindi l'obiettivo era trovare una piccola molecola potente con un migliore equilibrio tra potenza, permeabilità, solubilità e sviluppabilità complessiva.

Il team ha utilizzato un flusso di lavoro progetta-prevedi-produci-testa-analizza supportato da modellazione basata sulla fisica, machine learning, model ADMET predittivi e analisi dei dati. Ha valutato computazionalmente più di 8 miliardi di composti, ha utilizzato WaterMap per analizzare il sito di legame, ha applicato la progettazione de novo e l'enumerazione sinteticamente consapevole per generare idee, e ha utilizzato FEP+ per prevedere l'affinità di legame relativa. LiveDesign è stato utilizzato per centralizzare i dati modellati e sperimentali per un processo decisionale collaborativo.

Nei primi tre mesi, il team ha valutato più di 1.700 molecole utilizzando Active Learning FEP+ e ha identificato due nuove serie di inibitori di MALT1 potenti dopo aver sintetizzato meno di 50 composti. Successivamente, ha utilizzato l'ottimizzazione multi-parametro per bilanciare potenza, solubilità e permeabilità. Il team ha valutato più di 5.000 idee e 43 composti hanno soddisfatto i criteri del programma, e un sottoinsieme più piccolo è passato alla sintesi e ai test.

Il risultato è stato SGR-1505, selezionato entro 10 mesi dopo che 78 composti sono stati sintetizzati nella serie lead e 129 composti nell'intero programma. Schrödinger presenta il caso come prova che la combinazione di screening computazionale su larga scala, previsioni basate sulla fisica, machine learning e informatica collaborativa può ridurre il numero di composti da sintetizzare accelerando al contempo il percorso dalla scoperta di hit a un candidato allo sviluppo.⁶

Schrödinger è più adatto ai team farmaceutici e biotech che richiedono una modellazione della potenza ad alta precisione.

Optibrium StarDrop

Optibrium StarDrop è specializzato nell'ottimizzazione multi-parametro (MPO) per l'ottimizzazione del lead. La piattaforma offre sia distribuzione desktop sia cloud con prezzi modulari per moduli ADMET, chimica generativa e progettazione 3D.

Esempio reale di adMare con StarDrop:

Il lavoro di adMare, un'azienda canadese di scienze della vita, spazia dall'identificazione precoce dei lead alla selezione di candidati clinici, richiedendo ai chimici di valutare la potenza dei composti, le caratteristiche ADME, le proprietà fisico-chimiche, la selettività e le relazioni struttura-attività più ampie. StarDrop supporta questo processo aiutando i ricercatori a organizzare, visualizzare e interpretare dataset di composti complessi in modo più efficiente.

Un'applicazione degna di nota è l'analisi dei brevetti. Quando i chimici estraggono grandi quantità di composti dalla letteratura brevettuale, le funzionalità di clustering, analisi di similarità, visualizzazione dello spazio chimico e Card View di StarDrop aiutano a identificare punti di partenza rilevanti e a comprendere come sono state ottimizzate le serie di composti.

Il team utilizza inoltre StarDrop per esaminare i trend SAR, confrontare i valori di pIC50, prevedere proprietà come logP e logD utilizzando QSAR ADME, preparare librerie di composti per studi di docking e screening di librerie virtuali con eSim3D.⁷

Optibrium StarDrop è più adatto ai chimici farmaceutici che danno priorità ad ADMET e all'ottimizzazione del lead.

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Considerazioni normative e di conformità per la scoperta di farmaci assistita dall'IA

Le agenzie regolatorie hanno iniziato a formalizzare le linee guida per l'IA/ML nello sviluppo dei farmaci. Nel gennaio 2025, la FDA ha pubblicato una bozza di linee guida su "Considerazioni per l'uso dell'intelligenza artificiale a supporto del processo decisionale normativo", proponendo un framework di valutazione della credibilità basato sul rischio per i model di IA utilizzati in contesti non clinici, clinici e di produzione.⁸ La guida esclude esplicitamente le attività di scoperta di farmaci, concentrandosi sui dati a supporto delle decisioni normative.⁹

Nel gennaio 2026, la FDA e l'EMA hanno pubblicato congiuntamente "Principi guida per una buona pratica dell'IA nello sviluppo dei farmaci", stabilendo dieci principi di alto livello che coprono la progettazione incentrata sull'uomo e requisiti di validazione proporzionati lungo l'intero ciclo di vita dei medicinali.¹⁰ Le agenzie hanno sottolineato che i sistemi di IA dovrebbero supportare, non sostituire, il giudizio umano, con requisiti di validazione commisurati al potenziale impatto del sistema di IA.¹¹

Cita questa ricerca

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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Luglio 2026}
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Collegamenti di riferimento

1.

Molecular Dynamics Simulations | BIOVIA - Dassault Systèmes

3ds

2.

How a Global Pharma Leader Transformed Chemical Data Management with Marvin, Chemaxon’s chemical editor

Certara

3.

cresset-group.com | 520: Web server is returning an unknown error

4.

Cloud Based Computational Chemistry Software

5.

LOWE | Recursion

6.

Hit to development candidate in 10 months: Rapid discovery of a novel, potent MALT1 inhibitor - Schrödinger

Schrödinger

7.

Supporting Canadian chemistry pioneers with fast SAR analysis - Optibrium

Optibrium

8.

Federal Register :: Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products; Draft Guidance for Industry; Availability; Comment Request

9.

FDA Publishes Draft Guidance on Use of Artificial Intelligence in the Development of Drugs and Biological Products - January 2025

10.

EMA and FDA set common principles for AI in medicine development | European Medicines Agency (EMA)

11.

https://www.fda.gov/media/189581/download

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di model di IA, infrastrutture IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali di IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di fornitura e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di gestione dei progetti e consulenza. Sıla ha conseguito una laurea magistrale in Psicologia Sociale e una laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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