FEP+
創薬のための高性能な自由エネルギー計算
FEP+ を正確なインシリコ結合親和性アッセイとして活用し、迅速な仮想設計サイクルを推進するとともに、実験の取り組みを最高品質のアイデアのみに集中させる
より高品質な分子を、より迅速に見つけるにはFEP+
FEP+ Schrödingerが独自に開発した、物理学に基づく自由エネルギー摂動技術であり、広範な において、実験的手法と同等の精度でタンパク質- の結合を計算的に予測するものです。化合物空間リガンド
広大な化合物空間 を活用し、コストを削減しましょう
分子プロファイルを効率的に改善する
活性 、選択性、溶解性など、複数の特性を同時に最適化し、低分子および高分子化合物の特性プロファイルと開発性を向上させる
自信を持って斬新な化学を追求しよう
以下の先見的な応用を通じて、斬新かつ挑戦的な化学を高い確信を持って創出するFEP+
自由エネルギー法の最先端技術を絶えず推進する
ゴールドスタンダード並みの精度
多様なリガンドやタンパク質クラスにわたる大規模な検証研究で実証されたように、実験値（1 kcal/mol）に迫る予測精度
創薬分野における実証済みの効果
大手製薬会社やバイオテクノロジー企業で広く採用されており、その技術によって推進された複数の創薬候補が臨床試験段階に入っている。FEP+
非常に汎用性が高い
創薬の現場で一般的な、幅広い用途や摂動の種類に対応しており、積極的な研究開発を通じて継続的にその範囲を拡大しています。
創薬プロセスのさまざまな段階において、FEP+ を活用する
構造 予測とターゲット イネーブルメント
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実験構造がない場合や低解像度の構造から、IFD-MDを用いてタンパク質モデルを検証するには、FEP+ -
構造的にオフターゲットを許容し、一般的なADMET上の課題を設計段階で排除する
ヒット・ディスカバリー
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仮想スクリーン上のヒットを再評価し、合成リストの優先順位付けを行い、絶対結合を用いて改善するFEP+
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利用可能な化学物質を活用し、コアホッピングによって新規コアを効率的に発見する
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絶対結合FEP+ および溶解度を用いた、大規模なインシリコ断片スクリーニングを実施するFEP+
ヒット・トゥ・リードおよびリードの最適化
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FEP+ をインシリコ結合親和性アッセイとして活用し、ターゲット 活性 上の最適化を迅速に行う
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既知のオフターゲットおよび大規模な遺伝子ファミリー全体にわたる選択性を最適化する
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ADMET特性を最適化しつつ、ターゲット 活性 および選択性を維持する
イン・シリコタンパク質工学
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実験的に決定された相対自由エネルギーを再現する精度をもって、抗体候補の選定を精緻化する
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ペプチドの結合親和性、選択性、および熱安定性を予測する
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基質選択性および特異性を高めるための酵素の設計
アクティブラーニングを活用して、大規模な化合物 ライブラリにおけるFEP+ の計算を高速化する
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。
実践におけるテクノロジー
ブログ
ライフサイエンス
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注目の講座
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Schrödinger NVIDIA社と戦略的パートナーシップを締結し、当社の計算機支援創薬プラットフォームをNVIDIAのGPU技術に合わせて最適化しています。
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