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    DeepTrait

    Analyse NGS pour la découverte de médicaments

    Cofondation et développement d'une plateforme d'analyse NGS propulsée par l'IA permettant aux scientifiques de laboratoire d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et des biomarqueurs en moins de six heures, sans code ni scripts.

    Germany / Ukraine2018 – 20205/5.0 on Clutch

    Le défi

    L'analyse des données de séquençage de nouvelle génération nécessitait des bioinformaticiens disposant de solides compétences en programmation. Les équipes de laboratoire devaient attendre plusieurs jours pour obtenir des résultats et ne pouvaient ni explorer seules les jeux de données génomiques, ni exécuter des tests statistiques, ni annoter les variants, ce qui créait un goulot d'étranglement majeur dans les pipelines de découverte préclinique.

    Notre solution

    Nous avons cofondé et développé DeepTrait, une plateforme no-code d'analyse NGS conçue par des scientifiques de laboratoire pour des scientifiques de laboratoire. La plateforme prend en charge les tests de Kolmogorov-Smirnov, l'analyse ROC, l'annotation fluide des variants et des gènes sur les principales bases de données, ainsi que l'identification de cibles thérapeutiques et de biomarqueurs soutenus génétiquement. Les chercheurs passent ainsi des données brutes à des insights exploitables en moins de six heures.

    L'impact

    • Réduction du temps d'analyse NGS de plusieurs jours à moins de 6 heures
    • Suppression de la dépendance aux bioinformaticiens pour les analyses courantes
    • Accélération de l'identification de nouvelles cibles thérapeutiques et de biomarqueurs
    • Prise en charge des principales bases de données d'annotation de variants et de gènes

    Technologies utilisées

    Bioinformatics
    NGS Analysis
    Machine Learning
    Statistical Testing
    Python
    Cloud Platform
    "DeepTrait a transformé en profondeur la manière dont nos scientifiques de laboratoire interagissent avec les données génomiques."

    Dr. Ruslana Radchuk

    Co-founder & Chief Biologist, DeepTrait

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    Questions fréquentes

    Réponses aux questions fréquentes sur ce sujet.

    Quel défi cette case study résout-elle pour DeepTrait ?

    DeepTrait devait résoudre ce défi : L'analyse des données de séquençage de nouvelle génération nécessitait des bioinformaticiens disposant de solides compétences en programmation. Les équipes de laboratoire devaient attendre plusieurs jours pour obtenir des résultats et ne pouvaient ni explorer seules les jeux de données génomiques, ni exécuter des tests statistiques, ni annoter les variants, ce qui créait un goulot d'étranglement majeur dans les. Shelpuk AI Technology Consulting a piloté la direction technique et la discipline d'exécution dans cette mission.

    Quelle approche de delivery a été utilisée pour traiter ce défi ?

    L'approche de delivery a combiné AI Development, AI Consulting, conception d'architecture, implémentation itérative et technologies comme Bioinformatics, NGS Analysis, Machine Learning, Statistical Testing, Python, Cloud Platform pour atteindre les objectifs opérationnels. Shelpuk AI Technology Consulting applique des méthodes de delivery orientées production pour passer du prototype à la valeur opérationnelle.

    Quels résultats mesurables sont présentés pour DeepTrait ?

    Les principaux résultats mesurables incluaient : Réduction du temps d'analyse NGS de plusieurs jours à moins de 6 heures; Suppression de la dépendance aux bioinformaticiens pour les analyses courantes; Accélération de l'identification de nouvelles cibles thérapeutiques et de biomarqueurs; Prise en charge des principales bases de données d'annotation de variants et de gènes. Shelpuk AI Technology Consulting vise des résultats au niveau KPI et une fiabilité opérationnelle dans des environnements comparables.

    Quelles capacités et technologies ont été critiques dans ce projet ?

    Les capacités principales de ce projet comprenaient AI Development, AI Consulting, soutenues par des technologies telles que Bioinformatics, NGS Analysis, Machine Learning, Statistical Testing, Python, Cloud Platform. Shelpuk AI Technology Consulting combine expertise IA et ingénierie plateforme pour livrer des systèmes maintenables.

    Comment une autre organisation peut-elle adapter cette approche en sécurité ?

    La réplication commence par une discovery, un contrôle de maturité des données, un alignement conformité et un plan de déploiement par phases. Shelpuk AI Technology Consulting aide les organisations à adapter ce schéma à leurs contraintes métier et de gouvernance.

    Quel modèle d'engagement est le plus adapté à des initiatives similaires ?

    L'engagement peut commencer par du conseil, un pilote à scope fixe ou une équipe d'ingénierie dédiée selon les délais et les risques. Shelpuk AI Technology Consulting propose des parcours de conseil, delivery et enablement pour des objectifs business similaires.