AIA Biotech
Conocimiento científico en la biología molecular
Llevamos más de seis años uniendo ciencia, tecnología e industria para transformar la biología molecular con inteligencia artificial. Nuestra misión: conectar inteligencia artificial y conocimiento científico para impulsar una nueva forma de innovar.
Qué hacemos
Nuestra IA funciona donde otras no lo logran: en tu laboratorio
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.
Casos de uso
IA que funciona de verdad en tus flujos de trabajo
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 modelos predictivos que analizan la interacción entre pequeños fragmentos de ARN.
Retos
Retos de la IA en biofarma
Brecha entre academia e industria
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.
Heterogeneidad y volumen de datos
Los datos biológicos suelen ser ruidosos y difíciles de unificar, especialmente los procedentes de bases públicas que mezclan metodologías, técnicas y condiciones experimentales dispares.
Limitaciones de herramientas open source
Muchas soluciones públicas arrastran sesgos, carecen de escalabilidad o no están diseñadas para un uso productivo, lo que limita su aplicabilidad industrial.
Falta de conocimiento sinérgico
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.
Nuestras soluciones
Modelos precisos, pipelines robustos, herramientas visuales
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.
Automatización avanzada de pipelines complejos
Procesamiento eficiente de datos transcriptómicos y metabolómicos mediante arquitecturas cloud, on-premise o híbridas, optimizando tiempos y garantizando reproducibilidad.
Inteligencia biológica con dashboards avanzados
Visualización clara e interactiva de datos complejos para facilitar la interpretación científica y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Creación de datalakes internos
Integración y consolidación de fuentes de datos heterogéneas para permitir una explotación analítica ágil y acceso rápido a información clave.
Plataformas de IA para cribado molecular in silico
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.
Historias de éxito
De ciclos de meses a procesos de días
Diseño de terapias basadas en RNA
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.
Desafío
Seleccionar moléculas terapéuticas entre cientos de miles de candidatos, teniendo en cuenta propiedades bioquímicas complejas que determinan su eficacia.
Objetivo
Reducir los tiempos de diseño y experimentación, disminuir costes y acelerar el paso hacia fases clínicas.
Nuestra solución
- Plataforma modular que combina modelos predictivos, bases de datos y herramientas bioinformáticas para diseñar y priorizar candidatos terapéuticos según su eficacia.
- Predicción de propiedades bioquímicas clave.
- Diseño asistido de modificaciones químicas orientadas a aumentar la eficiencia.
- Interfaz visual para la gestión de proyectos, seguimiento de cálculos y exploración de resultados.
Impacto
- Reducción drástica del tiempo de diseño, pasando de ciclos de meses a procesos de pocos días.
- Priorización más precisa de los candidatos más prometedores para validación experimental.
- Mayor trazabilidad y colaboración entre equipos científicos y técnicos.
El resultado: una herramienta que ha mejorado significativamente la eficiencia y precisión del proceso de descubrimiento de nuevos fármacos basados en RNA.
Descubrimiento de bioactivos naturales para agricultura sostenible
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.
Desafío
La búsqueda de moléculas naturales como alternativa a compuestos de síntesis química implica analizar cientos de miles de candidatos mediante experimentación in vitro o in vivo, un proceso lento y con un alto coste de laboratorio.
Objetivo
Desarrollar una suite de herramientas de cribado in silico que permita mejorar la calidad y velocidad de selección de candidatos con potencial agrícola.
Nuestra solución
- Suite integrada de cribado molecular in silico.
- Modelos de afinidad ligando–proteína para identificar interacciones relevantes y estimar potencial biológico (Drug Discovery).
- Recomendador molecular basado en similitud estructural, capaz de sugerir nuevas moléculas a partir de compuestos conocidos.
- Interfaz de usuario interactiva con herramientas de análisis, revisión de resultados y monitorización de procesos.
- Repositorio molecular personalizado, con filtrado avanzado de propiedades físico-químicas relevantes.
Impacto
- Candidatos entre 10 y 100 veces más eficaces que los obtenidos mediante métodos tradicionales.
- Reducción significativa de costes y tiempos experimentales: de años a semanas.
- Mejora en la calidad y trazabilidad de la selección de candidatos mediante procesos reproducibles y automatizados.
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.
Acelera tu I+D con cribado in silico
Cuéntanos tu pipeline y te mostramos cómo priorizar candidatos con mayor precisión.
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