Top 8 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 AI‑native per la chimica generativa e l’identificazione dei target e sistemi di gestione dei dati di R&S per ELN, LIMS, tracciamento delle sintesi, analisi dei dati e registrazione dei composti.
Abbiamo confrontato le prime 8 piattaforme per la scoperta di farmaci in base a funzionalità, prezzi e modelli di implementazione.
Confronto delle modalità di implementazione e dei prezzi dei software per la scoperta di farmaci Top 8
Prodotto | Implementazione | Versione gratuita/accademica | Prezzo di partenza | Casi d’uso |
|---|---|---|---|---|
BIOVIA Discovery Studio | Cloud/On-premise | Visualizzatore gratuito | N/D | Piattaforma di simulazione end‑to‑end che copre dall’identificazione del target all’ottimizzazione del lead, con ELN integrato tramite 3DEXPERIENCE |
ChemAxon | Cloud/On-premise | No | N/D | Toolkit di chemioinformatica con editor Marvin e sistema di registrazione JChem |
Cresset Flare | Desktop | No | N/D | Piattaforma di progettazione di ligandi basata sul campo elettrostatico con force field XED |
Dotmatics | Cloud | No | N/D | Piattaforma di informatica scientifica con ELN, bioregistro e gestione dei dati di saggio |
OpenEye Orion | Solo cloud | No | N/D | Piattaforma cloud‑native Orion con screening basato sulla forma e toolkit OEChem |
Recursion OS | Cloud/Interno | No | N/D | Piattaforma di fenomica con imaging ad alto contenuto e supercalcolo BioHive |
Schrödinger Suite | Desktop/On-premise | No | $7.500/anno (30 tokens) | Suite di chimica computazionale basata sulla fisica con FEP+ per la predizione dell’affinità di legame |
StarDrop | Desktop/Cloud | No | $10.000/anno/utente | Piattaforma di ottimizzazione multi‑parametrica con visualizzazione Glowing Molecule |
Nota: i prodotti sono elencati in ordine alfabetico.
Confronto delle funzionalità dei software per la scoperta di farmaci
BIOVIA Discovery Studio
BIOVIA Discovery Studio offre una pipeline end‑to‑end dall’identificazione del target fino all’ottimizzazione del lead. Lo strumento si integra con la piattaforma Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE per la gestione dei dati aziendali e la conformità normativa.
BIOVIA Discovery Studio copre le principali aree della scoperta computazionale di farmaci:
- Simulazioni: Dinamica molecolare, calcoli dell’energia free e altri strumenti di simulazione per studiare il comportamento e le interazioni molecolari.
- Progettazione basata sulla struttura: Strumenti per docking proteina‑ligando, progettazione basata su frammenti e ottimizzazione dei composti utilizzando informazioni strutturali 3D.
- Progettazione basata su ligandi e farmacofori: Metodi per la progettazione de novo di farmaci, profilazione dell’attività, progettazione multi‑target e individuazione di molecole con i pattern di interazione desiderati.
- Bioterapeutici e modellazione di anticorpi: Strumenti in silico per la modellazione di anticorpi, ingegneria proteica e ottimizzazione di biologici.
- Progettazione e analisi di macromolecole: Strumenti per l’analisi e la progettazione di proteine, acidi nucleici e altre grandi molecole biologiche.
- QSAR, ADMET e tossicologia predittiva: Approfondimenti predittivi per farmacocinetica, sicurezza, tossicità e proprietà drug‑like.
- Visualizzazione: Un visualizzatore di progettazione molecolare free per visualizzare, manipolare e analizzare strutture biologiche e chimiche.
BIOVIA Discovery Studio è più adatto alle grandi aziende che richiedono conformità normativa.
Figura 1: Dashboard delle simulazioni di BIOVIA Discovery Studio.1
ChemAxon
ChemAxon fornisce infrastrutture di chemioinformatica, incluso il suo editor di strutture chimiche Marvin e i motori JChem, per la standardizzazione dei dati chimici. La piattaforma supporta l’implementazione 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 necessitava di uno strumento di disegno chimico che potesse integrarsi agevolmente con l’infrastruttura esistente prima di una scadenza di go‑live imminente. I requisiti includevano il supporto per notazione SMILES/SMARTS, mappatura delle reazioni, gestione della stereochimica, enumerazione di strutture Markush e un’API .NET robusta 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’API .NET nel sistema esistente 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 propria tempistica di lancio senza compromettere i requisiti funzionali, tecnici o di business. Ha inoltre semplificato le licenze consolidandole in un unico termine di 19 mesi, riducendo la complessità degli approvvigionamenti.2
Chemaxon è ideale per le organizzazioni che necessitano di standardizzazione dei dati chimici e integrazione tramite API.
Cresset Flare
La modellazione di ligandi basata sul campo elettrostatico di Cresset Flare, che sfrutta il force field XED, consente lo scaffold hopping e la progettazione di ligandi senza dipendere dalle strutture cristallografiche delle proteine. Flare supporta calcoli RBFE e la generazione di conformeri di macrocicli all’interno del proprio framework FEP.
- Mappe di interazione 2D: Riassume le interazioni ligando‑proteina in una chiara vista 2D per una più facile interpretazione.
- Activity Atlas: Fornisce approfondimenti qualitativi sulle SAR per aiutare a capire come le modifiche molecolari influenzano l’attività.
- Activity Miner: Identifica i salti di attività e selettività nei dataset SAR.
- FieldTemplater: Aiuta a prevedere le modalità di legame quando i dati strutturali cristallografici delle proteine non sono disponibili.
- Free Energy Perturbation (FEP): Supporta l’ottimizzazione del lead prevedendo quali modifiche al ligando hanno maggiori probabilità di migliorare il legame.
- Assistente di codifica AI: Supporta lo scripting, l’automazione dei flussi di lavoro e la personalizzazione dei metodi, aiutando gli utenti a scrivere o perfezionare codice per i flussi di lavoro di analisi relativi a Flare.
Cresset Flare è più adatto per i chimici farmaceutici che lavorano senza strutture cristallografiche.
Figura 2: Esempio dell’assistente di codifica AI di Flare.3
Dotmatics
Dotmatics fornisce una piattaforma integrata di informatica scientifica che comprende ELN, BioRegister, registrazione dei composti e gestione dei dati di saggio, con visualizzazione Studies e Vortex. La piattaforma offre integrazione con l’intero portafoglio Dotmatics, inclusi Geneious e Prism. Dotmatics serve grandi aziende biofarmaceutiche, CRO e organizzazioni di R&S industriali che richiedono un sistema di registrazione governato.
Luma di Dotmatics è una piattaforma di R&S multimodale e AI‑native che integra dati scientifici, flussi di lavoro, analisi e strumenti di AI 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 connette 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 strumentali 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 basati sull’AI: I ricercatori possono cercare, visualizzare, interrogare, modellare e analizzare i dati armonizzati all’interno della piattaforma o tramite API. Luma supporta anche l’interrogazione in linguaggio naturale e casi d’uso di AI generativa, aiutando gli scienziati a esplorare relazioni complesse tra i dataset.
Dotmatics è ideale per grandi aziende biofarmaceutiche e CRO che richiedono un sistema di registrazione governato.
OpenEye Scientific Suite Orion
OpenEye Scientific, ora parte di Cadence Molecular Sciences, si differenzia per la sua piattaforma cloud‑native Orion e il 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 funziona su AWS e Cadence OnCloud senza opzione di installazione on‑premise, rivolgendosi alle organizzazioni che costruiscono pipeline computazionali personalizzate.
OpenEye Scientific Suite Orion è più adatto agli sviluppatori che creano pipeline personalizzate.
Figura 3: Dashboard di simulazione e analisi 3D di Orion.4
Recursion OS
Recursion OS consente di disporre di un enorme dataset fenotipico generato da imaging automatizzato ad alta produttività di fenotipi cellulari, elaborato tramite 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 (LLM‑orchestrated Workflow Engine) è il motore di workflow orchestrato da LLM di Recursion, un sistema abilitato all’AI 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 prioritizzare nuovi composti, valutare proprietà come ADMET e solubilità e coordinare le attività a valle, inclusa 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 modelli predittivi, le capacità di chimica generativa e le operazioni di laboratorio.5
Recursion è ideale per programmi sulle malattie rare e di riposizionamento dei farmaci.
Schrödinger suite per la scoperta di farmaci a piccole molecole
Schrödinger si differenzia per i calcoli di Free Energy Perturbation (FEP+) basati sulla fisica che predicono l’affinità di legame. La suite integra Glide per il docking, WaterMap per la termodinamica di idratazione e Prime per la predizione 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 aiutato a identificare SGR-1505, un nuovo inibitore di MALT1, come candidato allo sviluppo in 10 mesi. Il programma si concentrava su MALT1, un target implicato nella regolazione linfocitaria e rilevante per le neoplasie a cellule B recidivanti o refrattarie, inclusa la leucemia linfatica cronica. I precedenti approcci con inibitori di MALT1 avevano mostrato problemi di proprietà drug‑like, per cui 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‑predici‑produci‑testa‑analizza supportato da modellazione basata sulla fisica, apprendimento automatico, modelli ADMET predittivi e analisi dei dati. Hanno valutato computazionalmente oltre 8 miliardi di composti, utilizzato WaterMap per analizzare il sito di legame, applicato la progettazione de novo e l’enumerazione sinteticamente consapevole per generare idee e impiegato 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 potenti di inibitori di MALT1 dopo aver sintetizzato meno di 50 composti. In seguito, ha utilizzato l’ottimizzazione multiparametrica per bilanciare potenza, solubilità e permeabilità. Il team ha valutato oltre 5.000 idee e 43 composti hanno soddisfatto i criteri del programma, mentre solo 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 erano stati sintetizzati nella serie lead e 129 composti nell’intero programma. Schrödinger presenta questo caso come prova che la combinazione di screening computazionale su larga scala, predizione basata sulla fisica, apprendimento automatico e informatica collaborativa può ridurre il numero di composti da sintetizzare accelerando al contempo il percorso dalla scoperta dell’hit al candidato allo sviluppo.6
Schrödinger è più adatto ai team farmaceutici e biotecnologici che necessitano di modelli di potenza ad alta accuratezza.
Optibrium StarDrop
Optibrium StarDrop è specializzato nell’ottimizzazione multiparametrica (MPO) per l’ottimizzazione del lead. La piattaforma offre implementazione sia desktop che cloud con prezzi modulari per i moduli ADMET, chimica generativa e progettazione 3D.
Esempio reale di adMare con StarDrop:
adMare, un’azienda canadese di scienze della vita, copre attività che vanno dall’identificazione precoce del lead fino alla selezione del candidato clinico, 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 i dataset complessi di composti in modo più efficiente.
Un’applicazione notevole è l’analisi brevettuale. Quando i chimici estraggono grandi numeri 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 capire come le serie di composti sono state ottimizzate.
Il team utilizza StarDrop anche per esaminare le tendenze SAR, confrontare i valori di pIC50, prevedere proprietà come logP e logD utilizzando ADME QSAR, preparare librerie di composti per studi di docking e sottoporre a screening librerie virtuali con eSim3D.7
Optibrium StarDrop è più adatto ai chimici farmaceutici che danno priorità ad ADMET e all’ottimizzazione del lead.
Aggiungi come fonte preferitaConsiderazioni normative e di conformità per la scoperta di farmaci assistita dall’AI
Le agenzie regolatorie hanno iniziato a formalizzare linee guida per l’AI/ML nello sviluppo dei farmaci. Nel gennaio 2025, la FDA ha pubblicato una bozza di guida su “Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision‑Making”, proponendo un quadro di valutazione della credibilità basato sul rischio per i modelli di AI utilizzati in contesti non clinici, clinici e produttivi.8 La guida esclude esplicitamente le attività di scoperta dei farmaci, concentrandosi solo sui dati a supporto delle decisioni regolatorie.9
Nel gennaio 2026, FDA ed EMA hanno pubblicato congiuntamente i “Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development”, stabilendo dieci principi di alto livello che coprono la progettazione incentrata sull’uomo e requisiti di validazione proporzionali lungo l’intero ciclo di vita dei medicinali.10 Le agenzie hanno sottolineato che i sistemi di AI dovrebbero supportare, e non sostituire, il giudizio umano, con requisiti di validazione commisurati all’impatto potenziale del sistema di AI.11
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