► Combiner les données expérimentales de qualité disponibles avec des algorithmes de modélisation sophistiqués pour développer des QSAR de haute précision (HA-QSAR) et d'autres modèles in silico;

► Mise en œuvre d'approches de l'état de l'art pour aborder un domaine d'application bien défini et pour démontrer la robustesse et la capacité de prédiction de nos modèles en suivant les cinq principes de l'OCDE pour la validation des modèles;

► Fournir des preuves convaincantes de la validité des HA-QSAR aux autorités réglementaires dans le but de réduire le besoin d'expérimentation. Mettre en œuvre les algorithmes et les analyses statistiques les plus appropriés et les plus sophistiqués sur la base d'ensembles de données validés et de haute qualité;

► Préparer des rapports d'étude étayés par les documents appropriés pour l'acceptation réglementaire (par exemple, QMRFs et QPRFs, pour les soumissions réglementaires);
► Veiller à ce que le coût pour le client soit toujours inférieur à l'équivalent expérimental et proportionnel à l'effort de recherche nécessaire pour l'obtenir.