🐝 Plataforma científica · Colmeia global

Vivaldi
Descoberta de fármacos com IA e inteligência coletiva

Literatura científica, genômica do câncer e simulações moleculares em uma única plataforma — potencializada por uma comunidade global de pesquisadores que atuam como abelhas em uma colmeia.

36M+
artigos PubMed
91
projetos GDC
TF 2.21
deep learning
Vina 1.2
docking real
🧬
−9.14ΔG EGFR + Osimertinib
0.94QED · Vemurafenib

Tudo que um pesquisador precisa

Da literatura ao composto candidato, em minutos. Sem barreiras técnicas.

📚

Curadoria Inteligente

PubMed, ClinicalTrials.gov e GEO integrados. IA extrai alvos, mutações e relações droga-doença.

🧬

Motor Avicena (DL)

TensorFlow prediz afinidade droga-alvo, ADMET e ranqueia compostos. RDKit para química real.

Simulação Molecular

Docking AutoDock Vina + download automático PDB/SDF. Compare com predições de IA em tempo real.

🧫

Genômica GDC/TCGA

91 projetos, mutações somáticas, casos clínicos reais. Pipeline de dados em tempo real via API NCI.

Constelação D3

Mapa semântico força-dirigido de pares proteína-composto. Arraste, explore, descubra padrões.

🐝

Colmeia Colaborativa

Inteligência de enxame: cada pesquisador contribui para o favo global de conhecimento oncológico.

Dashboard do pesquisador

localhost:3000/simulacao
Vivaldi · Motor Avicena
🧬 Genômica GDC

TCGA-SKCM · 470 casos · BRAF V600E · mutação driver

🧠 Avicena IA

Hipótese: Vemurafenib + análogo X · Afinidade: 9.2 pKd

✓ ADMET aprovado · Lipinski OK
⚗ Simulação

Docking ΔG = −11.3 kcal/mol · AutoDock Vina real

↗ Comparar com predição DL
🐝

A força da colmeia

Uma única abelha produz 1/12 de colher de chá de mel na vida. Juntas, milhares constroem favos e polinizam continentes.
A pesquisa oncológica funciona assim também.

🐝 Inteligência de enxame aplicada à ciência

Cada pesquisador compartilha dados, hipóteses ou validações experimentais em um livro-razão colaborativo.
Modelos de IA melhoram continuamente com feedbacks coletivos (aprendizado federado).
Divisão de trabalho: um grupo foca em câncer de mama, outro em melanoma — todos se beneficiam das descobertas cruzadas.

🐜 Resultados exponenciais

📈Triagens virtuais massivas: 100 milhões de compostos filtrados em horas, não anos.
📈Reproduzibilidade: cada simulação fica registrada e pode ser auditada por pares.
📈Impacto global: aceleração da descoberta de terapias para cânceres raros e doenças negligenciadas.