De volgende generatie IsoDDE-engine van Isomorphic Labs maakt AI-gestuurd ontwerp van complexe en moeilijk te targeten moleculen mogelijk.
In het kort
IsoDDE wordt gepresenteerd als een AI-platform van de volgende generatie, ontworpen om in silico geneesmiddelenontdekking te bevorderen door de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren, het bereik van doelen te vergroten en de creatie van nieuwe chemische stoffen voor complexe biologische systemen mogelijk te maken.
Isomorfe LabsIsoDDE, een spin-off van Google DeepMind, heeft het systeem gepresenteerd dat naar verluidt het meest geavanceerde, publiekelijk bekende AI-systeem voor computationeel geneesmiddelenontwerp is (vanaf februari 2026).
Het platform wordt gepresenteerd als een complete in silico-engine die verder gaat dan de focus op structuurvoorspelling van AlphaFold 3 en die een aantal langdurige beperkingen in digitale workflows voor geneesmiddelenontwikkeling wil aanpakken.
Volgens het bedrijf is IsoDDE ontworpen om te generaliseren naar onbekende biologische systemen, bindingsaffiniteiten te voorspellen zonder afhankelijk te zijn van traditionele, op natuurkunde gebaseerde simulaties, verborgen regulerende mechanismen te identificeren en effectief te werken met antilichamen en andere complexe biomoleculen.
Isomorphic Labs meldt dat IsoDDE in interne programma's al wordt gebruikt om voorheen onbekende structuren te interpreteren, bindingsholtes te detecteren die nog niet experimenteel waren geannoteerd en nieuwe chemische stoffen te genereren voor doelen die als moeilijk te ontwikkelen worden beschouwd. Het systeem wordt gepresenteerd als een uniform computationeel raamwerk dat bedoeld is om de kloof tussen structuurvoorspelling en praktische taken in geneesmiddelenontwerp te overbruggen, en biedt nauwkeurigheidsniveaus die volgens het bedrijf die van eerdere deep learning- en op natuurkunde gebaseerde benaderingen overtreffen.
De ontwikkeling van het platform volgt op de snelle vooruitgang in AI-gestuurde moleculaire modellering sinds de release van AlphaFold 3 in 2024. Hoewel dat model de voorspelling van eiwit-ligandstructuren aanzienlijk verbeterde, loste het de uitdaging niet volledig op om computationele methoden toe te passen op de praktijk van geneesmiddelenontwikkeling. Modellen moeten immers rekening houden met uiteenlopende biochemische eigenschappen en extrapoleren naar systemen buiten hun trainingsdataset. IsoDDE is gepositioneerd als een poging om deze kloof te dichten door een schaalbare basis te bieden die in staat is om onbekende gebieden van de biologische en chemische ruimte te verkennen.
Isomorphic Labs stelt dat IsoDDE al is geïntegreerd in samenwerkingen met grote farmaceutische bedrijven, waarbij het platform in silico-ontwerp en -voorspellingen uitvoert, terwijl partners experimentele validatie en klinische ontwikkeling verzorgen. Het bedrijf heeft ook zijn interne pijplijn verder uitgebreid. Tussen 2025 en 2026 heeft het aanzienlijke investeringen binnengehaald, waaronder een investeringsronde van $600 miljoen in maart 2025, en bereidt het verschillende eigen moleculen – voornamelijk op het gebied van oncologie – voor op klinische proeven.
IsoDDE wordt gepresenteerd als een geavanceerde computerengine die bedoeld is om de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren, het aantal potentiële aangrijpingspunten voor geneesmiddelen te vergroten en de overgang van moleculaire modellering naar experimenteel gevalideerde therapeutische kandidaten te versnellen.
IsoDDE zet een nieuwe standaard in AI-gestuurd geneesmiddelenontwerp.
IsoDDE wordt beschreven als een belangrijke vooruitgang in voorspellingsnauwkeurigheid en functionele reikwijdte, die een gedetailleerder beeld biedt van de moleculaire systemen die de menselijke biologie beheersen en het computationele ontwerp van verbindingen die deze systemen moeten beïnvloeden, verbetert.
Binnen lopende onderzoeksprogramma's bij Isomorphic Labs wordt het platform naar verluidt routinematig gebruikt om structuren te interpreteren die nog niet eerder zijn gekarakteriseerd, om holtes te detecteren die niet experimenteel zijn geïdentificeerd en om nieuwe chemische stoffen te genereren die gericht zijn op uitdagende therapeutische doelen.
Het bedrijf geeft aan dat de ontwikkeling zal worden voortgezet om de grenzen van in silico geneesmiddelenontwerp te verleggen, met de bedoeling deze verbeterde mogelijkheden toe te passen op gebieden van geneesmiddelenonderzoek die in het verleden moeilijk te bereiken zijn gebleken.
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
Meer artikelen
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
