Chemical Space Navigator - CSNavigator

Das Ziel von Deep LS ist, den Drug Discovery Prozess mit unserem neuen Produkt, dem
„Chemical Space Navigator“ (CSN), weiter zu optimieren.
Die Wirkstoffentwicklung ist ein sehr kosten-, zeit-, und ressourcenaufwändiger Prozess, der
toxische Chemikalien und umweltbelastendes Einwegplastik beansprucht. Der CSN, ein von Deep LS entwickeltes Tool, zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um den Teilprozess “Optimierung von Wirkstoffkandidaten” zu verbessern, nachhaltiger zu gestalten und Patienten schneller Zugang zu bezahlbarer Medizin zu ermöglichen. Die Optimierung von Wirkstoffkandidaten ist ein entscheidender Schritt zur Entwicklung von
neuen Medikamenten. Im Bereich der Molekülrepräsentation fokussiert sich das Forschungsfeld noch immer auf die Arbeit an spezialisierten domänenspezifischen Architekturen. Der CSN begegnet dieser Herausforderung mit einem neuen Ansatz, der semantischen Navigation durch den latenten Raum. Der CSN stellt die Erweiterung des Produktportfolios der Deep LS dar. Die durch Deep LS - GeneSys entdeckten Wirkstoffkandidaten lassen sich durch den Einsatz des CSNs auf Kundenwunsch hin optimieren.

Die Erweiterung des Portfolios mit dem Chemical Space Navigator ermöglicht es dem Kunden, mehrere Teilprozesse des aufwändigen und kostenintensiven Drug Discovery Prozesses durch Digitalisierung zu unterstützen oder gar zu ersetzen. Mit einem solchen Ansatz kann laut der Beratungsgesellschaft Capgemini eine Zeitersparnis von bis zu 75% erreicht werden. Für das Segment von Anwendungsfällen generativer künstlicher Intelligenz in der Wirkstoffentdeckung errechnet McKinsey & Comp. Effizienzpotenziale i.H.v. bis zu 28 Mrd. USD9 (bei Investitionen der Pharmaindustrie in die Forschung und Entwicklung von insg. ca. 244 Mrd. USD10). McKinsey & Comp. schreibt in einer anderen Studie, dass Pharmaunternehmen mit dem Einsatz von KI ihr Wachstum gegenüber dem Benchmark um zusätzliche 0,8-2,3 Prozentpunkte steigern können, dies entwickelt sich zu einem kritischen Faktor für den Unternehmenserfolg. Somit sind wir davon überzeugt, dass die Strategie “AI-First” sich in der Pharmaforschung durchsetzt.

Das vierköpfige Team der Deep LS besteht aus den Gründern Felix Kamieth und Daniel Soric, sowie den beiden Mitarbeitern Stonia Thorand und Harshnad Maru. Felix Kamieth ist Technischer Geschäftsführer und verfügt über langjährige Erfahrung in allen Aspekten von Data Science, IoT und künstlicher Intelligenz sowie in der Applikationsentwicklung on Premise und in der Cloud. Der Wirtschaftsingenieur Daniel Soric ist kaufmännischer Geschäftsführer der Deep LS und verfügt über langjährige Erfahrung im Management von Organisationseinheiten in Sales & Service und von IT-Projekten, insb. im für die Pharmaindustrie wichtigen validierten Umfeld. Das Unternehmen hat zwei weitere Teammitglieder begrüßt. Harshnad Maru ergänzt mit seiner Expertise in Bioinformatik den technischen Bereich und Stonia Thorand bringt mit ihrem Master in Biochemie und insbesondere mit ihrem Schwerpunkt Strukturbiologie den naturwissenschaftlichen Hintergrund ein.