Oferta współpracy

LBA z uwagi na posiadane kompetencje w modelowaniu zwłaszcza za pomocą technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) zajmuje się szeroko rozumianym modelowaniem predykcyjnym i eksploracyjnym w następujących obszarach:

• farmakokinetyka i farmakodynamika,
• epidemiologia,
• farmakoekonomika,
• bioinformatyka,
• ilościowe zależności struktura-aktywność (QSAR) i struktura-właściwości (QSPR),
• korelacja (IVIVC) i ekstrapolacja in vitro in vivo (IVIVE),
• analiza obrazu,
• informatyka chemiczna.

Modele są przygotowywane na danych zleceniodawcy lub w oparciu o dane poszukiwane przez zespół Laboratorium.

Aparatura

• 2 stacje robocze Fujitsu-Siemens PRIMERGY RX2540 M5 wyposażone każda w 2 CPU Intel Xeon Gold 6230; 1,5 TB RAM; kartę grafiki Nvidia Quadro RTX 6000
• 2 stacje zarządzające PC Fuijitsu Siemens z monitorami 32 cale

System pracuje w środowisku Linux w pełni zwirtualizowany (VMware) i w trybie model-agnostic tj. uruchamiane są różne procesy i w zależności od potrzeb doinstalowywane niezbędne komponenty na dedykowanych maszynach wirtualnych. Aktualnie dostępne są środowiska R i Python a także oprogramowanie z dziedziny informatyki chemicznej (Orca, Psi, GROMACS). Protokół SSH zapewnia bezpieczną komunikację pomiędzy maszynami wirtualnymi i na świat

O zespole

Kierownik: dr Jakub Szlęk

Farmaceuta z ponad 15-letnim doświadczeniem w zastosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w naukach farmaceutycznych, ekspert w data science i programowaniu (Python, R, Java, Bash), z wieloletnim doświadczeniem w tworzeniu backendów i frontendów. Autor lub współautor ponad 40 publikacji naukowych oraz licznych wystąpień konferencyjnych.

Technik: dr Natalia Łapińska

Z wykształcenia farmaceutka. Doktorantka w Katedrze Technologii Postaci Leku i Biofarmacji UJCM. Specjalistka z modelowania QSAR i QSPR, programistka Pythona.