Service

LiLac-DSP

LiLac-DSP 플랫폼 이식 서비스 모델

신약개발 과정을 이해하기 위해서는 화합물에 대한 이해, 몸에서의 약물 움직임에 대한 이해, 특정 질병과 화합물에 대한 반응 이해, 반응에 대한 질병 치료효과에 대한 이해가 필요하며 이를 종합적으로 학습 가능한 AI 도구 개발을 목적으로 함

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의뢰사
  • 제약회사 자체 AI기반 전주기 신약개발 지원 시스템 구축 의뢰
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LiLac
  • 의뢰 제약회사 신약개발 시스템에 의뢰사 맞춤 LiLac-DSP 이식
  • LiLac-DSP 이식 시 의뢰사 데이터베이스에 특화된 맞춤 플랫폼 이식
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의뢰사-LiLac
  • 이식 LiLac-DSP 활용한 신약개발 전주기 지원 체계 자체 시스템 확보
  • 이식 LiLac-DSP 활용에 대한 교육, 유지, 보수를 위한 서비스 제공

LiLac-ADMET

Figuring compound's properties of absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity so called ADMET features is one of the important steps for clinical stages of drug development. Successful prediction of certain properties of ADMET prevents unnecessary costs of development and help boosting up the process by helping critical decision-making.

LiLac-Biomarker

Before drug target interaction experiments, candidate compounds are selected through drug screening to enable rapid drug discovery. Successful prediction of drug-target interactions helps avoid unnecessary development costs and improves processes by helping make critical decisions.