GOSTAR™ de Excelra impulsa los modelos de IA de Boltz para el descubrimiento de fármacos

Los modelos ADMET de BoltzMol-1 se entrenan con datos ADME seleccionados de GOSTAR ™ de Excelra.

HYDERABAD, India y CAMBRIDGE, Mass., 10 de noviembre de 2026 /PRNewswire/ -- Boltz PBC se ha asociado con Excelra para potenciar sus modelos de IA destinados al descubrimiento de fármacos mediante datos de GOSTAR™. Las mediciones de GOSTAR™ —que incluyen datos curados sobre solubilidad cinética, lipofilicidad y permeabilidad Caco-2— sirven para entrenar los modelos ADMET de BoltzMol-1; estos actúan como una capa de triaje inicial, descartando compuestos desfavorables antes de su adquisición o síntesis.

En un informe técnico reciente, Boltz evaluó de forma prospectiva diez objetivos complejos, la mayoría de los cuales no estaban presentes en sus datos de entrenamiento sobre afinidad, y confirmó la existencia de compuestos activos o moléculas capaces de unirse a dichos objetivos. Para ello, utilizó únicamente entre 28 y 96 compuestos por objetivo, frente a los miles o millones empleados en los cribados de alto rendimiento convencionales, donde la tasa de éxito suele ser inferior al 0,15 %. Sus modelos ADMET, entrenados con GOSTAR™, igualaron o superaron al principal paquete ADMET de código abierto en el análisis de compuestos químicos que se alejan considerablemente de los datos de entrenamiento; las mejoras más notables se observaron en la solubilidad y la permeabilidad.

"La escala del conjunto de datos GOSTAR™ nos permite crear modelos capaces de generalizar a estructuras químicas muy distintas a las que suelen incluirse en los datos de entrenamiento. Se ha convertido en un recurso fundamental para nuestro trabajo de modelado en Boltz, lo que nos permite ahorrar una cantidad considerable de tiempo", afirmó Gabriele Corso, cofundador y consejero delegado de Boltz PBC.

"Nos enorgullece apoyar a Boltz mientras amplían las fronteras del descubrimiento de fármacos mediante inteligencia artificial. Contar con datos curados y de solubilidad a esta escala es precisamente lo que falta en las fuentes públicas, y es precisamente para lo que se diseñó GOSTAR™: proporcionar una base para modelos que sigan siendo eficaces ante datos prospectivos, y no solo en evaluaciones retrospectivas", señaló Anandbir Brar, consejero delegado de Excelra.

Acerca de Excelra y GOSTAR™

Excelra es un socio líder en ciencia de datos e IA para las principales organizaciones de ciencias de la vida del mundo, haciendo que el descubrimiento y desarrollo de fármacos sea más inteligente y rápido. Su base de datos GOSTAR™ ofrece una visión curada y certificada ISO 9001 de más de 11 millones de moléculas pequeñas y sus propiedades biológicas, disponible como aplicación, a través de API o como un conjunto de datos descargable para aprendizaje automático. Obtenga más información en excelra.com/databases/gostar

Acerca Boltz

Boltz PBC es un laboratorio de investigación de IA aplicada y una corporación de beneficio público detrás de la familia Boltz de modelos abiertos y propietarios para la predicción de la estructura de proteínas, el diseño de proteínas y el descubrimiento de compuestos activos de moléculas pequeñas. La visión de Boltz es hacer que la biología sea programable y acelerar los descubrimientos manteniendo las capacidades de vanguardia ampliamente accesibles. Obtenga más información en https://boltz.bio/

Contacto para medios:
Excelra: Prashant Sharma | [email protected]
Boltz PBC: [email protected]