NanoLoom
NanoLoom, DNA-protein etkileşimlerinin tek molekül seviyesinde analizini geliştirmeyi hedefleyen gelişmiş bir görüntüleme tabanlı ilaç keşif platformudur. Mikroakışkanları, nanoteknolojiyi ve yapay zeka destekli veri analizini birleştiren bu platform, gerçek zamanlı olarak gözlemlenmesi zor olan moleküler dinamiklerin yüksek verimli bir şekilde görselleştirilmesini ve yorumlanmasını sağlar. Uluslararası teknoloji ve araştırma ortaklarının iş birliğiyle geliştirilen bu platform, akademik moleküler araştırmalar ile endüstriyel ilaç geliştirme süreçleri arasındaki boşluğu kapatmayı hedeflemektedir.
- Eureka Eurostars tarafından finanse edilmektedir
Özellikler ve Faydalar
Geleneksel tek molekül yöntemleri yüksek doğruluk sunmasına rağmen ilaç geliştirme süreçlerinin gerektirdiği yüksek verimliliği sağlayamaz. NanoLoom ise ileri nanoüretim, mikroakışkan mühendisliği ve yapay zeka destekli analizleri tek bir platformda birleştirerek bu sınırlamayı ortadan kaldırır. Ölçeklenebilir ve yüksek çözünürlüklü moleküler analiz imkânı sunan bu platform, erken aşama ilaç keşfi süreçlerine yeni bir yön kazandırmayı amaçlar. NanoLoom, kanser araştırmaları, enfeksiyon hastalıkları, nörodejeneratif bozukluklar ve yeni terapötik alanlar dâhil olmak üzere geniş bir uygulama potansiyeline sahiptir.

Mikroakışkan Çip
Mikroakışkan çip, protein davranışlarını yüksek çözünürlükte görselleştirebilmek için binlerce DNA molekülünü hizalayacak şekilde tasarlanmıştır. Çipin üretiminde, ölçeklenebilirliği ve maliyet etkinliğini desteklemek amacıyla ileri nano baskı litografisi ve kendi kendine moleküler montaj tekniklerinden yararlanılır.


İlaç Tarama İş Akışı
NanoLoom’un özel iş akışı, görüntüleme ve moleküler analizi birleştirir. Bu özellik, geleneksel yöntemlerle analiz edilmesi genellikle zor olan DNA’ya bağlanan proteinler de dahil olmak üzere zorlu ilaç hedeflerini incelemeye olanak tanır.
Yapay Zeka Destekli Veri Analizi ve Otomatik İş Akışları
Entegre bir analiz paketi, büyük hacimli görüntüleme veri setlerini işler, kinetik parametreleri çıkarır ve ilgili moleküler aktivitelerin otomatik olarak tanımlanmasını destekler. Bu bileşenler, yeni nesil ilaç keşfi ve moleküler araştırmalar için kapsamlı bir platform oluşturur. Doğrudan görüntüleme ve yapay zeka destekli analizler, yanlış pozitifleri azaltır ve etki mekanizmalarına dair daha derin içgörüler sunar.


Hızlandırılmış İlaç Geliştirme Süreci
NanoLoom, binlerce moleküler etkileşimin eş zamanlı olarak gözlemlenmesini sağlar. Bu özellik, ilaç adaylarının daha hızlı tespit edilmesine olanak tanır ve erken aşama araştırma süresini önemli ölçüde kısaltır.
Araştırma ve Endüstri Arasında Kurulan Köprü
Platform, hem akademik araştırmaları hem de ilaç endüstrisinin iş akışlarını destekler. Bu sayede, teknolojinin laboratuvar keşiflerinden klinik yeniliklere aktarımı daha hızlı ve sorunsuz hale gelir.


Maliyet Verimliliği
NanoLoom, tarama doğruluğunu ve otomasyonu artırır. Bu özellik, deneysel karmaşıklığı ve genel Ar-Ge maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur.

Hastalara Yönelik Faydalar:
NanoLoom, ilaç keşfini hızlandırarak nörodejeneratif bozukluklar gibi karmaşık hastalıklar için yenilikçi tedavilere daha hızlı erişim sağlar. Erken aşama ilaç doğrulamasını iyileştiren platform, daha güvenli ve etkili tedavilerin geliştirilmesini destekler. Bu sayede, daha iyi klinik sonuçlar elde edilir ve yaşam kalitesi artırılır.
Sağlık Profesyonellerine Yönelik Faydalar:
NanoLoom, yeni terapötik yaklaşımlara olan güveni artıran yüksek kaliteli mekanistik veriler üretir. Platformun sunduğu moleküler içgörüler, ilaç mekanizmaları ve potansiyel etkinlik açısından belirsizliği azaltır. Bu sayede, daha bilinçli tedavi kararları ve hasta bakımı desteklenir.


Sağlık Sistemlerine, Sağlık Hizmeti Sağlayıcılarına ve Sağlık Otoritelerine Yönelik Faydalar:
NanoLoom, geliştirme sürecinde etkisiz ilaç adaylarını erkenden tespit ederek Ar-Ge tarafındaki olası riskleri azaltarak kaynak kullanımını iyileştirir ve uzun vadeli ilaç geliştirme maliyetlerini düşürür. Sonuç olarak, platform daha sürdürülebilir sağlık sistemlerine katkıda bulunur ve düzenleyici değerlendirme için daha güçlü kanıtlar sağlar.
