A iniciativa é liderada pela organização Division of Genetics and Mutagenesis (DGM)/National Institute of Health Sciences (NIHS) do Japão, com um dos maiores bancos de dados de mutagenicidade do mundo.
Como um dos modelos 𝘪𝘯 𝘴𝘪𝘭𝘪𝘤𝘰 entre os mais preditivos no 2º Desafio Internacional Ames/QSAR (Second Ames/QSAR International Challenge), e sendo a única empresa brasileira e da América Latina dentre os 21 participantes de 11 países, a Altox foi destaque nesta segunda edição. A empresa se consolida ainda mais como uma das referências na temática de modelos in silico com fins regulatórios, e como um parceiro estratégico para o setor farmacêutico.
Segundo o CEO e fundador da Altox, o Prof. MSc. Carlos Eduardo Matos, este desafio global é uma iniciativa importantíssima para a avaliação de preditividade de modelos in silico disponíveis, compartilhamento de novos dados para treinar algoritmos e obtenção de insights para novos avanços científicos entre os provedores globais de softwares in silico. “Estamos muito felizes com este momento da empresa, a ciência brasileira é reconhecidamente muito forte em diversos setores, e no contexto da aplicação de modelos de inteligência artificial em toxicologia, podemos afirmar que temos um nível de excelência não encontrado em muitos países desenvolvidos”, completa.
Os modelos in silico da Altox estão entre os mais utilizados pela indústria local e com alguns clientes internacionais, tendo ainda usuários sem fins lucrativos como em centros de pesquisa, em universidades e na Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA).
O prof. MSc. destaca que “muito se fala sobre os modelos in silico, isso é ótimo pois é um método que racionaliza muito a necessidade de testes, e somos um caso único na América Latina, primeira empresa de consultoria com softwares próprios e com um arranjo que combina um profundo conhecimento regulatório e vivência em toxicologia, aliados ao raro diferencial de desenvolvimento, validação e aplicação de modelos in silico, muitas empresas vão se tornando mais avançadas no assunto e passam a perceber esta nossa tríade como diferencial”.
Os resultados do challenge global estão publicados no artigo “Evaluation of QSAR models for predicting mutagenicity: outcome of the Second Ames/QSAR international challenge project”.
