O funcionamento celular (regulação genética, metabolismo, sinalização celular e sistema imunológico, entre outros) é composto por redes de interação e regulação molecular. A compreensão desses sistemas constitui a base para o desenvolvimento de terapias direcionadas, medicina personalizada e avanços na biotecnologia. Cada sistema requer uma grande quantidade de experimentação teórica e prática, cuja integração é impossível sem métodos analíticos capazes de combinar vastas quantidades de informação científica dispersas por vários repositórios.
Essa arquitetura permite a identificação de redes de interação molecular; a modelagem de cenários hipotéticos com base no conhecimento científico antes de comprometer recursos em experiências dispendiosas; o desenvolvimento de modelos preliminares que reduzem os riscos nas fases iniciais da pesquisa; e a experimentação com uma metodologia baseada em IA adaptável ao cenário de pesquisa de interesse. Além disso, a plataforma garante a reprodutibilidade por meio da rastreabilidade completa de cada resultado, permitindo que os estudos sejam replicados com diferentes parâmetros de pesquisa para facilitar a exploração sistemática de hipóteses.
Características
Raciocínio Transparente e Rastreável
Cada relação molecular inclui referências científicas específicas e lógica de inferência que podem ser verificadas pelo pesquisador.
Integração Automática de Fontes
Conecta-se automaticamente ao PubMed, PubTator, Protein Data Bank, HGNC, Gene Ontology e outros repositórios especializados para organizar e manter bases de conhecimento atualizadas.
Controle Especializado do Processo
O pesquisador define os parâmetros de busca, valida os resultados e refina os modelos de acordo com seu conhecimento especializado na área..
Geração de Hipóteses Experimentais
Identifica rotas regulatórias específicas e sub-redes candidatas para orientar decisões experimentais em laboratório.
Uso de IA Generativa e Lógica
Acessa modelos de IA generativa para modelar interações moleculares e utiliza IA lógica para modelar e inferir rotas e sub-redes de interação molecular.
Como utilizar o Bioinformática Testbed?
Utilize ambientes avançados e flexíveis para desenvolver, testar e otimizar aplicações e tecnologias que requerem alto desempenho computacional.
Usos
Análise de Mecanismos de Doença
Desenvolva modelos de redes para entender interações moleculares em patologias complexas, como câncer ou doenças neurológicas.
Modelagem de Alvos Terapêuticos
Construa redes regulatórias específicas para identificar proteínas e vias moleculares candidatas no desenvolvimento de fármacos.
Desenho de Estratégias Terapêuticas
Explore computacionalmente as transições entre estados patológicos e saudáveis para identificar possíveis intervenções.
Exploração de Hipóteses Científicas
Utilize modelos preditivos para identificar conhecimento especializado sobre rotas e interações hipotéticas, auxiliando no planejamento de experimentos de laboratório.
Modelos de IA generativa
Aprenda a treinar modelos de IA generativa para o seu domínio de aplicação e como interagir com a IA lógica, a fim de orientar os processos de descoberta das suas rotas e sub-redes de interação molecular.
Mais informações
- Personalização e Adaptabilidade
Os pesquisadores podem definir objetos de interesse específicos (genes, proteínas, fármacos), ajustar parâmetros de busca e re-treinar modelos para domínios particulares. A plataforma consulta informações em repositórios especializados e incorpora ontologias específicas do domínio. - Modelo de Serviço
Oferecemos acesso à plataforma, treinamento em nossa metodologia, uso de nossas ferramentas e suporte técnico contínuo. Os pesquisadores mantêm controle total sobre seus dados e modelos gerados. - Validação e Casos de Aplicação
A plataforma foi utilizada para modelar redes de regulação genética na COVID-19, identificando correlações como ACE2-COVID-19 com validação bibliográfica completa. Cada resultado inclui identificadores PubMed para verificação independente. - Visite: https://github.com/biopatternsg/biopatternsg
