Rasayan Labs emerge come un sistema operativo AI unificato per lo sviluppo di farmaci generici, superando i limiti degli strumenti tradizionali

Spostare un singolo API dalla selezione iniziale della via fino alla sintesi su scala commerciale e pronta per la regolamentazione spesso richiede anni. Rasayan Labs (rasayan.ai), con sedi nella Bay Area e a Nagpur, ritiene che l'intelligenza artificiale possa ridurre in modo significativo questa tempistica. L'azienda ha costruito una piattaforma unificata per la chimica delle piccole molecole progettata per consolidare l'insieme frammentato di strumenti su cui fanno affidamento oggi i produttori di API e gli sviluppatori di equivalenti generici, e l'approccio sta guadagnando reale trazione nell'industria. 

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Un ambiente per l'intero flusso di lavoro R&S 

La maggior parte dei team di chimica affronta la stessa frizione di base: continua transizione tra sistemi scollegati, uno per la retrosintesi, un altro per la previsione delle impurità, un altro ancora per la formulazione, e un altro per la ricerca di brevetti, nessuno dei quali integrato con gli altri. L'approccio di Rasayan consolida l'intero flusso di lavoro delle piccole molecole in una singola piattaforma connessa. 

Il suo ricerca di intelligence sui composti attinge a una libreria di 1.3 trilioni di molecole virtuali, permettendo ai ricercatori di valutare più di 1.400 proprietà ADMET per composto, che coprono la cardiotossicità hERG, il danno epatico indotto da farmaco (DILI), oltre 1.100 endpoint di pKa e profili farmacocinetici completi. I risultati di mutagenicità AMES sono abbinati ad avvisi strutturali, a ragionamenti basati su SAR e a suggerimenti di modifica per risolvere le segnalazioni, con output preformattato per la presentazione regolatoria, riducendo gran parte della documentazione manuale sulle impurità e la genotossicità che i team regolatori altrimenti compilarrebbero a mano. 

Un motore di retrosintesi mappa ogni via sintetica praticabile da un API target fino ai materiali di partenza acquistabili, completo di prezzi fornitori aggiornati in tempo reale e costo di sintesi previsto, attingendo a oltre 44 fornitori collegati e a un catalogo di 34 milioni di precursori quotati. Ogni passo di reazione include previsioni di impurità in sette categorie, tratte dalla letteratura o generate dall'AI, aggiornandosi dinamicamente man mano che un chimico modifica qualsiasi parte della via. Gli utenti possono attingere a librerie di composti interne, incorporare precursori suggeriti dalla letteratura o dall'AI, costruire una scomposizione personalizzata della via o indirizzare l'agente di Rasayan ad analizzare e sezionare un legame specifico. 

Rasayan Draw si occupa dell'aspetto strutturale della piattaforma, permettendo ai chimici di passare tra nomi chimici, numeri CAS, schizzi disegnati a mano e strutture stampate scansionate, convertendo qualsiasi di questi formati in SMILES modificabili e strutture 2D o 3D complete, all'interno di un'interfaccia costruita su formati di file standard per risultare familiare fin dal primo utilizzo. Mentre un chimico lavora, lo strumento esegue calcoli che altrimenti richiederebbero software separati: LogP, LogS e TPSA al volo, segnalazioni di tossicità AMES e inibizione hERG, e controlli stereochimici che identificano errori di configurazione R/S prima che compaiano in una riunione di ricerca. Una funzione spettrale integrata aggiunge predizioni di NMR protonico, carbonio e 2D (HSQC, COSY, HMBC, NOESY) insieme all'output di spettrometria di massa in vari solventi e modalità di ionizzazione, con verifica umana ancora richiesta per confermare l'accuratezza. Lo stesso modulo mantiene l'aromaticità durante le conversioni tra formati di file e supporta il disegno di macromolecole per chimici focalizzati sui peptidi, e può funzionare sia come applicazione autonoma sia incorporato nel motore più ampio di Rasayan. Anche questo modulo è disponibile gratuitamente su richiesta. 

A sostegno di questi strumenti c'è uno strato condiviso di conoscenza, costruito da oltre 105 modelli AI dedicati, 1.3 miliardi di reazioni catalogate e 118 milioni di brevetti indicizzati. I team possono inserire quaderni di laboratorio, depositi di brevetti in 140 lingue, letteratura pubblicata o strutture disegnate a mano, e l'OCSR di Rasayan (Optical Chemical Structure Recognition) estrae qualsiasi struttura chimica presente e la integra nella base di intelligence più ampia della piattaforma. L'azienda descrive questo come un sistema R&S auto-migliorante che si adatta ai dati accumulati da un team, traducendosi nella pratica in un'identificazione delle vie più rapida, una documentazione delle impurità più coerente e molto meno ricerca manuale di letteratura e brevetti per progetto. 

Lo sviluppo della formulazione ora risiede nella stessa piattaforma 

Rasayan Formulations estende la piattaforma oltre la sintesi nella fase di sviluppo, con l'obiettivo di risolvere le decisioni di formulazione prima che il lavoro di laboratorio inizi. Prevede la compatibilità farmaco-eccipiente, valuta la stabilità e anticipa i probabili percorsi di degradazione in anticipo, mentre lo screening dei polimorfi identifica i rischi dovuti a forme cristalline che potrebbero in seguito influenzare la producibilità o la shelf life. L'intelligence regolatoria integrata mantiene le decisioni di formulazione allineate ai requisiti di presentazione dalle prime fasi, invece di richiedere revisioni successive nello sviluppo. 

Affrontare i colli di bottiglia al di fuori del laboratorio 

La premessa di fondo di Rasayan è che i ritardi nello sviluppo dei farmaci non sono confinati al lavoro di banco. Una quota considerevole del tempo di R&S farmaceutica è dedicata all'approvvigionamento, al coordinamento dei fornitori e, in particolare, alla risposta alle RFP (Requests for Proposals). Per affrontare questo, Rasayan ha integrato l'automazione delle RFP direttamente nella piattaforma, e l'azienda riferisce che ciò ha ridotto i tempi di risposta alle RFP da 22 giorni a due. Per i team di sviluppo commerciale e di partnership nelle aziende farmaceutiche, dove una risposta più rapida può determinare se un accordo viene vinto o perso, questa capacità è diventata un autentico differenziatore commerciale piuttosto che una piccola aggiunta. 

Rasayan esegue la propria ricerca discovery sullo stesso sistema 

Uno dei segnali più forti della capacità della piattaforma è che Rasayan la utilizza internamente per

gestire una pipeline di discovery attiva. Sebbene il prodotto sia progettato principalmente intorno alla pianificazione delle vie, alla gestione delle impurità e all'output regolatorio di cui i team API e dei generici hanno bisogno quotidianamente, i suoi modelli sottostanti si estendono altrettanto bene al lavoro su nuovi composti. L'azienda attualmente ha 19 composti nuovi in sintesi tramite la sua pipeline interna, con programmi attivi che mirano a malattie cardiovascolari (PCSK9) e infiammazione (COX-2/mPGES). 

Questo è un segnale significativo per i clienti di API e generici che valutano la piattaforma: i suoi modelli per impurità, ADMET e retrosintesi non sono stati progettati per una singola applicazione ristretta e sono abbastanza versatili da aver già prodotto risultati nella scoperta di nuovi farmaci. Indica inoltre che il valore della piattaforma non si dimostra solo attraverso classifiche di benchmark, ma è corroborato dall'output di ricerca dell'azienda.

Segnali di mercato precoci

Rasayan segnala oltre 2.400 ricercatori che utilizzano il suo motore di IA mensilmente, presso aziende farmaceutiche, società biotecnologiche e istituzioni accademiche.

I modelli dell'azienda si sono anche classificati al 9º posto a livello globale nell'OpenADMET PXR Blind Challenge, guadagnando il riconoscimento Tier 1 come parte di un pareggio statistico a 28 contendenti con il modello leader. Competendo contro oltre 350 team, le prestazioni di Rasayan in uno dei benchmark blind più rigorosi del settore per la predizione dell'induzione di PXR alimentano ora direttamente il suo modulo ADMET.

Il settore API e dei generici si è a lungo affidato a soluzioni puntuali specializzate, ciascuna eccellente in un compito, nessuna progettata per dialogare con le altre. La scommessa di Rasayan è che questa frammentazione sia essa stessa l'inefficienza da risolvere, non un singolo passaggio della pipeline. Con il brevetto USA concesso, una validazione indipendente tramite benchmark, e un'adozione già in corso in ambito farmaceutico, biotecnologico e nei laboratori accademici, quella scommessa sembra sempre più ben riposta.

Per maggiori informazioni o per prenotare una demo, visita rasayan.ai