デ・ノボ設計のワークフロー
超大規模な化合物空間 の探索と精緻化のための、完全に統合されたクラウドベースのデザインシステム
「化合物 」のデザイン戦略を、ヒット・トゥ・リードおよびリード・オプトに向けた、偏りのない「化合物空間 」の活用を通じて拡充しましょう。
Schrödingerの「De Novo Design Workflow」は、超大規模な化合物空間 の探索および精選を行うための、完全に統合されたクラウドベースの設計システムです。この技術は、ヒット分子やリードシリーズを起点として、複数の化合物 列挙戦略と高度なフィルタリングカスケード（AutoDesigner）、および自由エネルギー計算を伴う厳密な活性 スコアリング（Active LearningFEP+ ）を組み合わせることで、プロジェクトの主要な基準を満たし、かつ合成が可能な分子を特定します。
主な機能
同定された分子の合成の扱いやすさを劇的に向上させる
反応に基づく組み込みの列挙機能と、高度なフィルタリング機能を組み合わせることで、望ましくない化学反応や非現実的な化学反応を排除する
同定 において、良好な物理化学的特性空間内の有力なリード化合物を効率的に特定する
正確な活性 の予測結果とアクティブラーニングを組み合わせることで
リガンド の最適化とプログラムの成功を迅速に実現
プロジェクトに関連する最大数十億個もの仮想分子を効率的に評価することで
大規模なデータの、迅速かつシームレスな探索化合物空間
「De Novo Design Workflow」は、クラウド展開が可能なソリューションであり、お客様のプログラムの固有のニーズに合わせて設定やプロパティスペースを柔軟にカスタマイズすることができます。
1. プロジェクト固有の入力パラメータを用いて、探索対象となる化合物空間 を制御する
Webベースのエンタープライズ向け分子設計・コラボレーションプラットフォーム「LiveDesign 」内で、出発分子、探索対象となる分子の部分、対象とする物理化学的性質空間、およびプロジェクト固有の追加フィルターを定義します。
2. 医薬品化学者が関心を寄せる、合成的に扱える領域へと拡大する
クラウドネイティブな多段階列挙戦略と、物理的特性、FEP+ への適合性、IP、およびドッキングに基づく高度なフィルタリングカスケードを組み合わせて、指定された化合物空間 内で、化合物 の生成とフィルタリングを連続して自動的に実行します。
3. 高精度なインシリコ結合親和性アッセイを用いて、有望な分子を評価する
十分に検証済みの自動化されたワークフローを活用し、プロジェクト固有のFEP+ データを用いて機械学習モデルを学習させることで、最大数百万もの化合物を対象に、極めて高精度なFEP+ 計算を効率的に実行できるようにします。
4. 共同設計プラットフォームを用いて、生成される分子を分析し、優先順位を付ける
スコアの高い化合物を確認し、LiveDesign に搭載されたFEP+ で学習済みの機械学習モデルを活用することで、プロジェクトチームによる評価、対話型の最適化、優先順位付けが可能になります。
出版物
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