Excelência em Análises Computacionais
Análises toxicológicas, avaliação de impurezas e conformidade regulatória com rigor científico e precisão computacional para desenvolvimento e design de fármacos.
Conheça nossos serviçosNossos Serviços
Soluções especializadas em análise computacional e conformidade para acelerar o desenvolvimento de medicamentos.
Avaliação de mutagenicidade in silico
Otimizando a avaliação computacional e o controle de impurezas mutagênicas.
Avaliação de sensibilização da pele
Avaliando o potencial e a potência de sensibilização da pele por substâncias químicas.
Avaliação de carcinogenicidade
Apoiando a avaliação de segurança de carcinogenicidade de forma precisa e econômica.
Avaliação de impurezas não genotóxicas
Apoiando sua qualificação de impurezas não genotóxicas (NGI).
Perfil de segurança na descoberta de medicamentos
Apoiando a tomada de decisões mais abrangentes no perfil de segurança.
Avaliação de risco de impurezas de nitrosamina
Facilitando sua avaliação e controle de risco de nitrosaminas.
Controle de impurezas e degradantes
Apoiando sua identificação e controle de impurezas em IFAs e produtos acabados.
Identificação e análise de metabólitos
Determinando o destino metabólico de substâncias químicas no desenvolvimento de medicamentos.
Avaliação de impurezas genotóxicas
Garantindo a avaliação e o gerenciamento eficazes de suas impurezas mutagênicas.
Nossa
Metodologia
Abordagem científica rigorosa baseada em dados, conformidade regulatória e expertise humana.
CONTATO1. Curadoria de Dados
Seleção criteriosa de datasets, padronização de estruturas químicas e remoção de ruídos experimentais.
2. Modelagem QSAR & IA
Aplicação de algoritmos avançados de Machine learning para prever propriedades com alta precisão.
3. Validação Regulatória (OECD)
Verificação estrita dos princípios da OECD (Guidance 69), assegurando robustez estatística e domínio de aplicabilidade.
4. Expert Review
Análise crítica por toxicologistas, integrando conhecimento mecanístico para laudos conclusivos.
Conformidade Regulatória
Compromisso com a Qualidade: Todos os nossos modelos preditivos e processos in silico são desenvolvidos em estrita observância aos padrões regulatórios nacionais e internacionais.
RDC 53/2015: Parâmetros para o controle de produtos de degradação em medicamentos.
RDC 359/2020: Requisitos para registro de medicamentos na ANVISA.
RDC 964: Estabelece os requisitos gerais para a realização de estudos de degradação forçada em medicamentos contendo IFAs sintéticos e semissintéticos. Nossos especialistas e software expert in silico Zeneth apoiam a previsão do perfil de degradação, auxiliando na identificação de estruturas químicas.
ICH M7: Estabelece diretrizes para a avaliação e controle de impurezas mutagênicas. A estrutura atual da diretriz engloba os seguintes documentos e grupos de trabalho:
- M7(R2): Avaliação e Controle de Impurezas Reativas ao DNA (Mutagênicas) em Produtos Farmacêuticos para Limitar o Risco Carcinogênico Potencial
O ICH M7 também exige que "Duas metodologias de previsão (Q)SAR complementares devem ser aplicadas. Uma deve ser baseada em regras de especialistas (Expert rule-based) e a segunda baseada em estatística".
ICH M3 (MIST): Determina se testes adicionais de metabólitos são necessários.
ICH Q3A & ICH Q3B: Orientação sobre a qualificação de impurezas em novas substâncias ativas (Q3A) e novos produtos acabados (Q3B). Nosso software expert in silico Zeneth prevê vias de degradação forçada e suporta a identificação e avaliação de degradantes potenciais sob variadas condições ambientais.
ICH Q3E (Em breve): Reconhecerá a necessidade de avaliar o potencial de sensibilização de compostos extraíveis e lixiviáveis (E&L).
ICH S1 & S1B(R1): Orientação sobre quando e como conduzir estudos de carcinogenicidade para produtos farmacêuticos.
ICH S2: Diretriz para testes de genotoxicity e interpretação de resultados no suporte à avaliação de segurança de fármacos.
ICH S8: Orientação na avaliação de imunotoxicidade durante o desenvolvimento farmacêutico.
REACH (EC) 1907/2006: Regulamento europeu concebido para proteger a saúde humana e o meio ambiente. Estabelece o princípio fundamental de que os testes em animais só devem ser realizados como último recurso. Modelos in silico fornecem métodos alternativos essenciais.
Classification, Labelling and Packaging (CLP): Exige que todos os produtos químicos perigosos no mercado sejam classificados, rotulados e embalados corretamente, incluindo o perigo de corrosão/irritação cutânea. Nossas ferramentas oferecem previsões de sensibilização cutânea cruciais para esta avaliação.
OECD Guideline No. 497: Recomenda o uso de abordagens definidas (Defined Approaches) para prever alergias cutâneas. Nossos especialistas e modelos in silico empregam o princípio dos 3Rs — substituição, redução e refinamento do uso de animais.
OECD Guideline 69: Documento guia para a validação estrita e aceitação regulatória de modelos preditivos (Q)SAR.
EMA (Europa): Diretrizes para a qualificação rigorosa de impurezas não-genotóxicas (NGI).
EFSA Guidance on Residue Definition: Orientação sobre o estabelecimento da definição de resíduos para a avaliação do risco dietético de substâncias químicas. Nossos especialistas e ferramentas apoiam a identificação e caracterização de perigos metabólicos.
A regulamentação europeia 1223/2009 proíbe expressamente o uso de testes em animais para ingredientes cosméticos.
O uso de ferramentas in silico expert fornece um salto significativo na avaliação da sensibilização da pele, permitindo previsões com alta concordância com o ensaio LLNA e sem uso animal.
Avançando em soluções QSAR personalizadas
Nosso grupo busca reduzir os riscos na descoberta de fármacos e desenvolvimento de cosméticos, capacitando nossos parceiros. Elaboramos relatórios especializados de avaliação de perfil toxicológico e construímos modelos de aprendizado de máquina personalizados que impulsionam sua pesquisa interna.
Integramos nossa expertise científica e tecnológica para acelerar projetos colaborativos na descoberta de fármacos.
Fale com Nossos EspecialistasNosso Time
Conheça os especialistas por trás das nossas soluções em quimioinformática, atuando na fronteira da ciência computacional e farmacêutica.
Igor H. Sanches, MSc
CTO e Supervisor Científico
Igor got his master in Pharmaceutical Sciences at the Federal University of Goiás. He specializes in Cheminformatics, Medicinal Chemistry, LLMs, Drug Design and ADMET/tox Prediction.
Gustavo Trossini, PhD
Supervisor Científico
BLA BLA in tropical medicine and PhD in Pharmaceutical Sciences at the Federal University of Goiás. She specializes in cheminformatics, medicinal chemistry, LLMs, Drug Design and Property Prediction.
Expertise Geral
Experiência: Décadas de experiência combinada em pesquisa e desenvolvimento, com histórico comprovado em projetos de descoberta de fármacos e consultorias para a indústria farmacêutica e química. Parcerias com instituições de renome e publicações em periódicos científicos.
Experiência em:
- Modelagem Molecular e QSAR
- Design de fármacos in silico
- Inteligência Artificial aplicada a descoberta e design de fármacos
- Previsão ADME e Toxicologia computacional
- Análises de dados e quimioinformática
- Desenvolvimento de métodos preditivos