Alto riesgo de fracaso
La toxicidad cardiovascular es una de las principales razones de interrupción de candidatos e incide directamente en la continuidad del proyecto.
AI-driven vascular toxicology
Hacer visible la toxicidad vascular
en la fase de candidato
antes de decidir
Para el desarrollo de fármacos y la evaluación de seguridad química, VasoPT ofrece una evaluación fenómica visual de la toxicidad vascular impulsada por IA: desde la imagen vascular en vivo y la interpretación automatizada hasta el informe con clasificación de riesgo, generando evidencia cuantificable, comparable y útil para decidir en un único proceso estandarizado.
In vivo, organismo completo
96 pocillos, alto rendimiento
Interpretación con IA
Clasificación de riesgo
Risk score
Medio-alto
0
/ 100
0
compuestos en un cribado de biblioteca de moléculas pequeñas
0
sustancias químicas de interés sanitario ambiental evaluadas
0
etapas del alcance al informe
0
clases fenotípicas de lesión vascular
Why early vascular safety
La seguridad cardiovascular es
uno de los riesgos más difíciles de corregir en el desarrollo de fármacos
La toxicidad cardiovascular es una de las principales causas de fracaso de candidatos. Cuanto más tarde se detecta, mayor es el coste, y suele manifestarse como efectos complejos y multiorgánicos.
Cuanto más tarde se detecta, mayor es el coste
Un problema de seguridad detectado en fases tardías eleva notablemente el coste de I+D y reduce el margen de maniobra.
Patrones de riesgo complejos
Los efectos abarcan corazón, vasos, sistema nervioso y desarrollo; un único criterio no capta el riesgo real.
La detección temprana es decisiva
Las señales tempranas de seguridad mejoran la calidad de las decisiones y concentran los recursos en los candidatos con más probabilidades.
The gap
Cada método existente deja un hueco
Los modelos in vitro, los órganos aislados, los estudios en animales y la predicción computacional tienen ventajas, pero entre la «red vascular completa» y el «cribado de alto rendimiento» ha faltado durante mucho tiempo un método temprano que cubra ambos.
01
Modelos celulares in vitro
hERG, iPSC-CM, células endoteliales
VentajaMuchos tipos de modelo, condiciones controlables
LimitaciónRepresenta mal la red cardiovascular completa
02
Modelos ex vivo / de órgano
Anillos aórticos, corazones aislados, modelos tisulares
VentajaAlta relevancia humana
LimitaciónCobertura limitada de tipos de vaso
03
Modelos animales
Roedores, perros, pez cebra
VentajaLectura de sistema completo
LimitaciónCoste elevado, rendimiento limitado
04
Predicción computacional
QSAR, PBPK, aprendizaje automático
VentajaRápida y económica
LimitaciónMuy dependiente de la calidad de los datos
No existe un método temprano y rápido que cubra a la vez la red vascular completa y la detección de alto rendimiento VasoPT se diseñó precisamente para cubrir ese hueco: leer el fenotipo vascular de todo el organismo in vivo y usar IA para convertir el cambio morfológico en cifras comparables.
The platform
Una plataforma de evaluación visual
para el cribado temprano de toxicidad vascular
Pensada para el cribado temprano en desarrollo de fármacos y seguridad química, VasoPT se centra en la fenómica morfológica: convierte los cambios de la red vascular viva en métricas estructuradas que sostienen la identificación rápida, la evaluación cuantitativa y la priorización de candidatos.
-
In vivo, organismo completoConserva la estructura espacial y el entorno circulatorio de toda la red, no una lectura de una sola célula.
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Imagen de alto rendimientoPlacas de 96 pocillos e imagen de alto contenido adquieren lotes de muestras bajo un mismo estándar.
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Interpretación con IALa segmentación automática de regiones y la extracción multidimensional reducen la variabilidad del observador.
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Clasificación de riesgoPuntuación compuesta y análisis dosis-respuesta que alimentan directamente la priorización y la decisión.
Imagen de alto contenido · 96 pocillos
Core capabilities
De ver los vasos a entregar evidencia
Tres etapas forman un ciclo: la imagen es la entrada, la interpretación el núcleo y la clasificación el resultado.
Imagen vascular en vivo
Se imagean embriones y larvas de pez cebra con marcaje vascular fluorescente en un sistema de alto contenido para captar la red vascular completa, preservando la estructura espacial y las diferencias regionales.
Reconocimiento y cuantificación con IA
Identifica automáticamente regiones vasculares y límites estructurales clave, y extrae ramificación, densidad, longitud, diámetro y lesión regional: la morfología se vuelve un objeto calculable.
Composite score
78.5
Medio-alto
Fenotipo multidimensional · dosis-respuesta · clasificación de riesgo
Puntuación compuesta y clasificación
Las métricas multidimensionales se combinan en una puntuación de toxicidad; la tendencia dosis-respuesta produce grados de riesgo bajo / medio / alto y una lista de vigilancia, entregados como informe legible.
Comparison
Frente a los métodos habituales, la diferencia no son solo más métricas
La diferencia está en el nivel de evaluación: de lecturas de un solo criterio al fenotipo vascular completo; de resultados dispersos a una matriz de métricas comparable con clasificación unificada.
| Dimensión | Métodos habituales | VasoPT |
|---|---|---|
| Nivel de evaluación | Mayoritariamente criterios únicos o lecturas locales | Evaluación del fenotipo vascular completo |
| Presentación del resultado | Resultados dispersos, poca intuición | Visualización de imagen + localización de la lesión regional |
| Salida de datos | Pocas métricas, comparación transversal insuficiente | Matriz multidimensional de métricas y puntuación compuesta |
| Análisis | Fuerte dependencia de la lectura manual | Reconocimiento con IA y análisis estandarizado |
| Apoyo a la decisión | Difícil llegar a una clasificación consistente | Permite análisis dosis-respuesta y clasificación de riesgo |
Applications
Tres escenarios ya validados
De bibliotecas de moléculas pequeñas a nanomateriales y sustancias ambientales: un mismo método responde a preguntas de seguridad distintas.
Caso 01
Cribado de biblioteca de moléculas pequeñas
Evaluación de toxicidad cardiovascular y estratificación de riesgo de 500 moléculas pequeñas: se identifican señales de riesgo y se entrega una lista de riesgo bajo / medio / alto.
Riesgo bajo 52,0 %Riesgo medio 32,4 %Riesgo alto 15,6 %
Caso 02
Evaluación de seguridad de nanomateriales
Nanomateriales de fósforo negro, puntos cuánticos y sistemas de liberación nano: atención a anomalías del desarrollo vascular, lesión estructural local y riesgo asociado a la dosis.
Frecuencia cardíaca ↓12 %Densidad microvascular ↓15 %Lesión regional ↑18 %
Caso 03
Toxicidad vascular de sustancias ambientales
150 sustancias de interés sanitario ambiental: agrupadas en seis fenotipos de lesión vascular, con una clasificación de riesgo compuesta.
Seis clases fenotípicasPatrones de lesión regionalClasificación de riesgo
Llevar el riesgo cardiovascular a la mesa de decisión
Indíquenos el tipo de compuesto, la escala de muestras y el objetivo de evaluación, y propondremos el diseño de ensayo y los entregables correspondientes.