Desarrollamos plataformas de descubrimiento in silico y análisis molecular altamente personalizadas, que integran datos ómicos, modelos predictivos y conocimiento experto, acelerando los procesos de I+D y reduciendo drásticamente los tiempos de experimentación.
A diferencia de las herramientas convencionales, concebidas para entornos académicos, nuestras soluciones se diseñan desde la realidad del laboratorio y los procesos productivos.
Nuestra fortaleza está en convertir la investigación científica en innovación industrial, superando los desafíos de trasladar el conocimiento del ámbito académico al entorno productivo y transformándolo en soluciones con impacto real.
Nuestra misión: conectar inteligencia artificial y conocimiento científico para impulsar una nueva forma de innovar en la biología molecular.
Trabajamos con empresas que desarrollan productos basados en biología molecular —biotech, farma, CROs, entre otras—, y todas comparten un reto común: necesitan que la inteligencia artificial funcione de verdad en sus flujos de trabajo, no solo en las condiciones ideales de la investigación académica.
Ahí es donde entramos nosotros.
Nuestra experiencia marca la diferencia al llevar modelos de investigación a entornos productivos: modelos entrenados sobre datos limitados o poco representativos, procesos fragmentados o herramientas que no encajan con la realidad del cliente.
Diseñamos pipelines de análisis robustos e integrados, adaptados a cada entorno, por complejo que sea, y entrenamos modelos optimizados para datos y condiciones reales, garantizando su rendimiento en entornos productivos.
¿El resultado?
Equipos de I+D que priorizan con mayor precisión los candidatos más prometedores y reducen drásticamente el esfuerzo experimental en comparación con los métodos tradicionales.
Algunos de los proyectos más punteros en los que hemos trabajado incluyen el uso de Graph Neural Networks para la búsqueda de biosimilares, así como la creación de modelos predictivos que analizan la interacción entre pequeños fragmentos de ARN y AR
Muchos avances desarrollados en el entorno académico no logran aplicarse con éxito en procesos reales de I+D, debido a diferencias de escala, calidad de datos o falta de robustez de los modelos.
Los datos biológicos suelen ser ruidosos y difíciles de unificar, especialmente aquellos procedentes de bases públicas que mezclan metodologías, técnicas y condiciones experimentales dispares.
Muchas soluciones públicas arrastran sesgos, carecen de escalabilidad o no están diseñadas para un uso productivo, lo que limita su aplicabilidad industrial.
Para que la IA aporte valor real en biofarma, es esencial unir conocimiento biológico profundo con diseño algorítmico avanzado, una combinación que sigue siendo poco habitual.
Para que la IA tenga impacto real, debe funcionar en la práctica científica.
En Grupo AIA diseñamos modelos precisos, pipelines robustos y herramientas visuales que mejoran la toma de decisiones en entornos complejos de I+D.
Procesamiento eficiente de datos transcriptómicos y metabolómicos mediante arquitecturas cloud, on-premise o híbridas, optimizando tiempos y garantizando reproducibilidad.
Visualización clara e interactiva de datos complejos para facilitar la interpretación científica y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Integración y consolidación de fuentes de datos heterogéneas para permitir una explotación analítica ágil y acceso rápido a información clave.
Sistemas que combinan datos públicos y propios con modelos predictivos para estimar propiedades e interacciones moleculares, priorizando los candidatos más prometedores para su validación experimental.
Grupo AIA colaboró con una compañía biofarmacéutica especializada en el desarrollo de terapias de base genética para el tratamiento de enfermedades raras, en la creación de una plataforma de screening molecular in silico destinada a acelerar el diseño de moléculas de RNA terapéuticas altamente eficaces.
La solución integra múltiples procesos de bioinformática e inteligencia artificial, capaces de predecir propiedades químicas y biológicas clave de cada molécula. Estas propiedades determinan su eficacia potencial y permiten priorizar los candidatos más prometedores para su validación experimental, optimizando la toma de decisiones en las fases tempranas de I+D.
El resultado: una herramienta que ha mejorado significativamente la eficiencia y precisión del proceso de descubrimiento de nuevos fármacos basados en RNA.
Grupo AIA colaboró con una compañía del sector agrotecnológico, especializada en el desarrollo de soluciones naturales para la protección y el rendimiento de los cultivos, en la creación de una suite de cribado molecular in silico destinada a acelerar la identificación de moléculas con potencial bioactivo.
La plataforma combina inteligencia artificial y análisis molecular avanzado para optimizar la selección de candidatos y reducir drásticamente la dependencia de ensayos experimentales tradicionales, lentos y costosos.
