Cartes de preuves
Maladies, gènes, cibles, molécules et études dans une carte sourcée, où les contradictions restent visibles et chaque inférence est signalée comme telle.
En préparation - accès sur invitation
DNOVA by NEO AI
L'intelligence biotech, livrée avec sa preuve.
DNOVA est la plateforme NEO AI en cours de construction pour ouvrir la biologie computationnelle aux équipes biotech, aux investisseurs et aux partenaires de recherche. Cartes de preuves, dossiers de cibles, évaluations de modèles et revues d'actifs, préparés avec LILI et livrés chacun avec ses sources, ses limites et une preuve que chacun peut vérifier.
Illustration artistique, pas une structure. Faites-la tourner.
La plupart des IA en biotech vous donnent une réponse. DNOVA vous donnera la réponse, les données d'où elle vient, les calculs qui l'ont produite, et ce qu'elle ne peut pas prouver.
8capacités en préparation sur une seule plateforme
4attestations de preuve indépendantes sur chaque livrable
50+sources de données publiques dans le périmètre des connecteurs, chacune qualifiée avant usage
1cerveau IA, LILI, partagé avec chaque verticale NEO AI
La plateforme
Ce que DNOVA est conçu pour livrer
Huit capacités sur une seule plateforme, qui partagent les mêmes sources, le même modèle de preuve et la même IA. Chacune est en préparation : rien ici n'est vendu ni disponible aujourd'hui.
Dossiers de cibles
Les preuves qui soutiennent et celles qui contredisent une cible, une recherche d'antériorité qui cite ses sources et un plan de validation. Jamais une prédiction clinique.
Molécules et cibles
Structures, cibles et mesures d'activité avec unités, espèce et protocole. IC50, EC50, Ki et Kd ne sont jamais confondus ; structures prédites et expérimentales sont toujours distinguées.
Évaluation des modèles d'image
Le comportement réel d'un modèle de segmentation ou de comptage sur des images biologiques, comparé sur des protocoles identiques, avec des données séparées par plaque, laboratoire ou donneur.
Évaluation des modèles cellulaires
Un modèle unicellulaire ou de perturbation se généralise-t-il à des contextes jamais vus, face à des références simples, avec son incertitude ?
Veille clinique et concurrentielle
Essais et programmes par maladie, cible, molécule, promoteur et stade, chaque changement de source étant daté.
Revues d'actifs
Une revue scientifique, concurrentielle et opérationnelle d'un actif biotech, avec les pièces manquantes et les questions à poser. Faits, affirmations de l'entreprise et notre appréciation restent séparés.
Espaces partenaires
Des espaces projet privés pour laboratoires partenaires, relecteurs et auditeurs, avec rôles et permissions par action, projet et catégorie de données.
Pour qui
Conçu pour ceux qui doivent décider sur des preuves
01
Équipes biotech et pharma
Cibles, molécules et modèles examinés sur des données publiques, avec les limites énoncées avant la décision, pas après.
02
Investisseurs et fonds
Des revues d'actifs qui séparent ce qui est documenté, ce qui est affirmé et ce qui est apprécié, avec la liste des questions ouvertes.
03
Laboratoires de recherche
Évaluations sur données réservées, espaces partenaires et validations externes enregistrées avec leur protocole et leurs limites.
04
Institutions et financeurs
Des dossiers reproductibles qu'un relecteur ou un auditeur peut vérifier sans avoir à nous faire confiance.
Les moteurs
Trois moteurs de recherche issus de NEO Bio n Tech
DNOVA s'appuie sur les programmes de recherche computationnelle de NEO Bio n Tech, la verticale de recherche de NEO AI. Chacun pose des questions précises et mesurables à des données publiques existantes, et indique ce qui a été calculé, ce qui exigerait un laboratoire et ce qui reste inconnu.
Illustration - données synthétiques
- Lien sourcé
- Inféré par un modèle
- Preuve contradictoire
Cartes de preuves et hypothèses testables
Discovery Atlas
Maladies, gènes, protéines, molécules, voies, essais et études, reliés par des relations qui portent chacune une source, une version, un type de preuve et leurs limites.
Questions auxquelles il répond
- Quelles données génétiques humaines, d'expression et d'intervention soutiennent ou contredisent une cible pour une indication définie ?
- Quelles hypothèses restent peu explorées une fois une recherche d'antériorité documentée effectuée ?
- Quelle part d'un consensus apparent vient d'études indépendantes plutôt que du même jeu de données réutilisé ?
Ce qu'il produit
- Cartes de preuves sourcées, avec dates et versions
- Hypothèses testables avec contre-arguments et plan de validation
- Dossiers de preuves avec un paquet de preuve scellé
Limite énoncée d'emblée. L'absence de résultat dans les sources consultées ne prouve pas qu'il n'existe aucune antériorité.
Image bruteMasques du modèleFaites glisser la ligne
Illustration - données synthétiques
Le comportement réel des modèles d'image
BioVision
Segmentation, comptage et morphologie sur des images biologiques, comparés sur exactement le même protocole, avec des données séparées par plaque, laboratoire ou donneur plutôt que par image aléatoire.
Questions auxquelles il répond
- Un modèle de segmentation garde-t-il sa précision sur des images d'un laboratoire qu'il n'a jamais vu ?
- Les benchmarks courants surestiment-ils les performances parce que les images d'entraînement et de test partagent des plaques ou des sources ?
- Quels modes d'échec dominent, et à quel coût ?
Ce qu'il produit
- Benchmarks avec intervalles de confiance, temps de calcul et coût
- Cas d'échec conservés et montrés, jamais filtrés
- Rapports reproductibles issus de résultats réels
Limite énoncée d'emblée. Aucune amélioration n'est annoncée avant d'être mesurée sur une partition de test verrouillée.
Illustration - données synthétiques
Des prédictions qui doivent se généraliser
Cell Intelligence
Données unicellulaires et de perturbation analysées avec des statistiques documentées, et modèles comparés à des références simples sur des perturbations ou des contextes cellulaires jamais vus.
Questions auxquelles il répond
- Un modèle candidat bat-il les références sans changement, moyenne et linéaire sur des perturbations réservées, compte tenu de l'incertitude ?
- Quelles signatures restent cohérentes entre études, donneurs et lots ?
- Où les modèles échouent-ils : par type cellulaire, par classe de perturbation, par jeu de données ?
Ce qu'il produit
- Comparaisons aux références avec intervalles de confiance
- Études de benchmark, résultats négatifs compris
- Fiches modèles enregistrées dans le Proof Ledger
Limite énoncée d'emblée. La proximité dans une projection est une aide visuelle, pas un mécanisme.
Déroulement d'une mission
De votre question à un résultat vérifiable
Chaque mission suit le même parcours. Chaque étape laisse une trace datée et signée, et les étapes qui exigent une décision humaine ne peuvent pas être sautées par le logiciel.
- 01
Cadrer la question
Un scientifique nommé et votre équipe s'accordent sur une question précise et testable. Les travaux antérieurs sont recherchés et les sources consultées sont listées.
- 02
Fixer le protocole et les droits
Références de comparaison, métriques, séparation des données, critères d'arrêt et droits sur les données sont versionnés avant tout accès aux données de test finales.
- 03
Calculer avec provenance
Chaque calcul enregistre ses versions de données, son code, son modèle, ses paramètres, ses graines et son environnement. Les essais échoués et les résultats négatifs sont conservés.
- 04
Relire, sceller, livrer
Un relecteur autre que l'auteur évalue une version précise. Le dossier est scellé et horodaté, et vous recevez une preuve que vous pouvez vérifier vous-même.
LILI, la scientifique IA
Une IA qui montre son travail
LILI est le cerveau unique de NEO AI, partagé avec chaque verticale. Dans DNOVA, elle prépare les protocoles, recherche les sources, lance les pipelines et rédige les dossiers, et elle vous montre le plan, les sources, les outils et le coût avant et après avoir agi.
Des rôles séparés
Recherche, calcul, critique et rédaction sont confiés à des agents distincts. L'accord entre agents n'est pas une validation indépendante.
Des droits vérifiés côté serveur
Chaque appel d'outil est vérifié au regard de vos permissions. Les textes trouvés dans les articles et les fichiers sont traités comme des données non fiables.
Un humain signe
Un relecteur spécialisé signe chaque conclusion scientifique qui quitte la plateforme.
Demandez à LILI de
- Comparer trois cibles pour une maladie
- Expliquer des preuves contradictoires
- Lancer une évaluation de modèle d'image
- Comparer des réponses cellulaires
- Préparer un dossier reproductible
- Expliquer pourquoi un résultat n'est pas prêt à être partagé
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Plan
- Réunir les données génétiques, d'expression et d'intervention pour chaque cible
- Dédoublonner les études reprises dans plusieurs bases
- Cartographier les liens qui soutiennent et qui contredisent
- Rédiger une comparaison avec ses limites
Sources consultées
Open TargetsGWAS CatalogGTExChEMBLClinicalTrials.govEurope PMC
Outils appelés
atlas.evidence_map() · studies.deduplicate() · graph.contradictions()
Proof Ledger
Quatre attestations, jamais un seul badge vert
Chaque livrable porte quatre attestations distinctes. Elles ne sont jamais fusionnées, car un résultat peut être intact sans être reproduit, ou relu sans être publié.
Intégrité technique
Les fichiers correspondent à leurs empreintes enregistrées.
Reproductibilité
Si le résultat a été recalculé, par qui, et avec quelle tolérance.
Validation scientifique
Preuve computationnelle, expérience externe ou réplication indépendante, présentée comme telle.
Statut de publication
Interne, prépublication ou relu par les pairs, avec l'historique de ses versions.
Comment un dossier est scellé
Chaque fichier d'un dossier reçoit une empreinte. Les empreintes sont combinées en une racine unique, signée, horodatée par un tiers et ancrée sur un réseau public. Quiconque détient les fichiers peut les vérifier.
Un ancrage blockchain prouve qu'une empreinte existait à une date. Il ne prouve pas qu'un résultat est vrai, nouveau ou détenu.
Illustration. Les empreintes sont calculées en direct dans votre navigateur.
Intégrité scientifique
Ce que le calcul peut établir, et ce qu'il ne peut pas
| Question | Par le calcul | Exige un laboratoire |
|---|---|---|
| Un gène est-il associé à une maladie dans les sources consultées ? | Oui, avec les sources, versions et populations indiquées | Non |
| Moduler une cible modifie-t-il la biologie de la maladie ? | Seulement comme hypothèse, avec ses preuves favorables et contraires | Oui, selon un protocole enregistré avec un laboratoire partenaire |
| Un modèle de segmentation se généralise-t-il à un nouveau laboratoire ? | Oui, sur des données publiques réservées, séparées par source | Seulement s'il n'existe aucune donnée publique indépendante |
| Une réponse de perturbation prédite se vérifie-t-elle dans des cellules réelles ? | Concordance avec des mesures publiques réservées | Oui, pour de nouveaux systèmes cellulaires et de nouvelles perturbations |
Nous n'exploitons pas de laboratoire physique. Lorsqu'une hypothèse exige une expérience, elle est testée avec des laboratoires partenaires selon un protocole enregistré, et l'indépendance de ce test est indiquée.
Univers de données
Bâti sur l'infrastructure ouverte de la biologie
Publications, génétique, molécules, protéines, cellules, images, essais et ontologies, consultés par les interfaces officielles et les téléchargements. Chaque source est qualifiée pour l'accès, la licence et les droits avant d'être utilisée.
Publications
PubMed · PubMed Central · Europe PMC · BioStudies
Maladies et génétique
Open Targets · GWAS Catalog · ClinVar · gnomAD · GTEx · Ensembl · NCBI Gene · RefSeq · NCBI Datasets · Human Protein Atlas
Molécules
ChEMBL · PubChem · BindingDB · ChEBI
Protéines et voies
UniProt · EMBL-EBI Proteins API · RCSB PDB · AlphaFold Database · InterPro · Reactome · STRING
Cellules et perturbations
GEO · SRA · ENA · CELLxGENE Discover · CELLxGENE Census · scPerturb · Tahoe-100M · LINCS · Connectivity Map · DepMap · CCLE · Open Problems · MetaboLights · MGnify
Images biologiques
BioImage Archive · IDR · BBBC · Cell Painting Gallery · JUMP Cell Painting · RxRx
Essais et données de santé publique
ClinicalTrials.gov · AACT · openFDA · GDC
Ontologies et brevets
OLS · Gene Ontology · HPO · MONDO · Cell Ontology · EFO · EPO OPS · Lens
Sources dans le périmètre des connecteurs. Un nom dans cette liste ne signifie ni partenariat, ni approbation, ni intégration testée. Les sources à accès restreint le restent.
Bâti sur NEO AI
Un seul cerveau, des données séparées, un audit complet
Une seule LILI
DNOVA utilise la même LILI que chaque verticale NEO AI, par une passerelle versionnée. Pas de second cerveau, pas de clés de fournisseur propres.
Vos données restent les vôtres
DNOVA conserve sa propre base de données, ses utilisateurs, ses outils et ses permissions. Les données des partenaires et des clients n'alimentent jamais la recherche ni les modèles sans un droit écrit spécifique.
Super Admin central
Configuration, utilisateurs, droits, quotas, budgets, suspension et audit, depuis la console NEO AI commune. Chaque accès exceptionnel est motivé et journalisé.
Comptes sur invitation
Pas d'inscription ouverte. Partenaires, relecteurs et auditeurs sont invités sur des projets définis, avec rôles et permissions par action, projet et catégorie de données.
Accès
DNOVA s'ouvre sur invitation
Pour les équipes biotech, les investisseurs, les laboratoires partenaires, les relecteurs et les auditeurs qui travaillent sur des projets définis. Dites-nous qui vous êtes et sur quoi vous travaillez, et nous reviendrons vers vous.