IFD-MD
新規化合物における、オンターゲットおよびオフターゲットに対するリガンド 結合様式の正確な予測
構造 を基盤とした設計の新たな可能性を切り開き、より幅広い標的および非標的への応用を実現する
IFD-MDは、受容体-リガンド の結合姿勢を予測するための強力なGPU加速ソリューションであり、実験的手法に匹敵する精度を実現しつつ、コストを削減し、処理時間を短縮します。IFD-MDをFEP+ と組み合わせてモデル検証を行うことで、ホモロジーモデル、AlphaFold構造、あるいは無関係な化学物質と結合した実験構造を起点として、高精度な構造 に基づく創薬を実現する完全なインシリコ手法が可能となります。
リガンド の結合モード予測におけるIFD-MDの利点
実験用許可の取得を待つことなく、プログラムを迅速に進める構造
新しい化学系列の実験用水晶構造 を待つことなく、構造 に基づく設計作業を進める
オフターゲット 業務の理解とリスク低減
化学物質に結合した既知のオフターゲット について、新たな結晶化プログラムを開始する必要性を排除する
幅広いモダリティに対応
非共有結合性配位子から共有結合性配位子、そしてマクロサイクルまで
膜タンパク質の標的を合理化する
結合部位には水分子が明示的に、膜領域には脂質分子が明示的に配置されている
仕組み
IFD-MDスコアリング関数の重要な構成要素として、水分子が結合に及ぼす影響を取り入れている
非ネイティブのリガンド の姿勢によって引き起こされる極性基の脱溶媒化を検出し、ペナルティを課す
コンセンサス・モードを活用し、一般的な無差別なオフターゲットに起因する潜在的なリスクを説明するのに役立つモデルを生成する
注目記事
リガンド 効率が高く、特性が最適化された、新規かつ強力なCDC7阻害剤開発候補化合物の設計
Schrödingerのデジタルケミストリー・プラットフォームが、選択性、細胞活性 、および毒性といった複数のパラメータを、大規模かつ効率的に最適化することをどのように実現しているかをご覧ください。
ケーススタディを読むドキュメントとチュートリアル
Schrödingerのソフトウェアに関するよくある質問への回答や、その活用におけるベストプラクティスをご確認ください。
関連商品
研究プロジェクトを前進させるために活用できる関連の計算技術について、詳しくご覧ください。
出版物
関連する応用分野において、Schrödinger 技術を採用した査読付き論文の一覧をご覧ください。