سرویس‌ها

02in silico

کارشناسان این بخش

خدمات قابل ارائه

02in silico مدل‌سازی و شبیه‌سازی محاسباتی

مقدمه

بخش «02in silico» به‌عنوان هاب بنیادی اعتبارسنجی محاسباتی در مؤسسه INVITROVO عمل می‌کند و از مدل‌سازی پیشرفته، شبیه‌سازی‌های دقیق و ابزارهای پیش‌بینی داده‌محور بهره می‌برد. این مرحلهٔ کلیدی، مفاهیم پژوهشی را به واقعیت‌های مجازی قابل تحلیل تبدیل می‌کند و امکان انجام آزمون‌های دیجیتال گسترده و بهینه‌سازی طراحی‌ها را فراهم می‌سازد. ما با استفاده از فناوری‌هایی مانند مدل‌سازی سه‌بعدی، داکینگ مولکولی و تحلیل المان محدود (FEA)، رفتار بیومواد، داروها و سامانه‌های تحویل را در تعامل با سلول‌ها و بافت‌ها پیش‌بینی می‌کنیم. همکاری تنگاتنگ با دانشمندان آزمایشگاه خیس، نیاز به آزمون‌وخطای فیزیکی را به‌طور چشمگیری کاهش داده و تضمین می‌کند که پژوهش هوشمندانه با شبیه‌سازی‌های قدرتمند آغاز شود.

هدف

هدف راهبردی این بخش، افزایش بهره‌وری، پیش‌بینی‌پذیری و نرخ موفقیت تمامی پروژه‌های پژوهشی از طریق رویکردهای زیر است:

  • پیش‌بینی و کاهش ریسک: کاهش چشمگیر نیاز به آزمون‌های پرهزینه و منابع‌بر آزمایشگاهی با بهینه‌سازی طراحی‌ها و پیش‌بینی کارایی و ایمنی درمان‌های نوین در محیط مجازی.

  • کشف سازوکارهای عمیق: بهره‌گیری از مدل‌سازی‌های پیشرفته برای درک فرایندهایی که در محیط آزمایشگاهی سنتی قابل مشاهده نیستند.

  • یکپارچه‌سازی هوشمندی: ادغام روان داده‌های محاسباتی با نتایج تجربی به‌منظور پشتیبانی از تصمیم‌گیری و بهبود مستمر در طول چرخه عمر پروژه.

حوزه فعالیت

حوزه فعالیت بخش «02in silico» شامل ارائه پشتیبانی محاسباتی جامع و کامل برای پژوهش‌های مؤسسه از طریق فعالیت‌های زیر است:

  • مدل‌سازی چندمقیاسی: شبیه‌سازی فرآیندهای زیستی در سطوح مختلف از مقیاس مولکولی تا اندامی.

  • فناوری‌های شبیه‌سازی پیشرفته: استفاده از ابزارهایی مانند تحلیل المان محدود (FEA) و دینامیک سیالات محاسباتی برای پیش‌بینی دقیق رفتار مواد و سامانه‌ها.

  • اعتبارسنجی آماری سخت‌گیرانه: تضمین طراحی و تحلیل آزمون‌های پژوهشی با پایه‌های آماری قوی و نتایج قابل تکرار.

  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اختصاصی: توسعه الگوریتم‌های سفارشی برای وظایفی مانند تشخیص الگو، طبقه‌بندی داده‌ها و مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر مبتنی بر مجموعه داده‌های بزرگ زیست‌پزشکی.

  • بهینه‌سازی پیش‌آزمایشگاهی: استفاده از شبیه‌سازی‌ها برای اصلاح متغیرهای پروژه و کاهش ریسک پیش از اجرای فیزیکی آزمایش‌ها.

  • تحلیل پساآزمایشگاهی: ارائه تحلیل داده‌های پیشرفته، مصورسازی پویا و تحلیل‌های پیش‌بینی‌گر برای تفسیر نتایج و پیشنهاد مسیرهای بعدی پس از تکمیل آزمایش‌ها.

Related Research