Schrödinger の全世界のオフィスは、社員全員が休息を取り、リフレッシュするための全社的な取り組みの一環として、8月17日から21日までの1週間、休業いたします。この期間中は、お問い合わせへの対応が制限される場合がございますので、あらかじめご了承ください。科学・技術サポートチームのメンバーは、緊急のサポート案件への対応のみ行います。

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クリスタル・構造 の予想（CSP）

クリスタル・構造 の予想（CSP）

室温で最も安定した多形を特定することで、固体形態の選定プロセスにおけるリスクを低減する

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結晶多形体の安定性ランキング

医薬品開発の後期段階において、多形体の消失に伴うリスクを克服します。Schrödinger社が独自に開発した結晶多形体予測プラットフォーム「構造 」は、特定の有効成分について、0Kおよび室温（RT）における安定した結晶多形体を特定します（API ）。

主な機能

室温およびそれ以上の温度条件下における多型体の迅速かつ包括的な同定

  • 斬新かつ体系的なアプローチにより、結晶充填構造の網羅的かつ効率的なサンプリングが可能となる
  • リード最適化（骨格設計のためのCSP）、多形スクリーニング実験（CSP-DoE）、および製造プロセス（CSP-derisk）に取り組むCADDおよびCMCチームを支援するための、迅速なターンアラウンドタイムを実現するハイスループットワークフロー
  • この製品には、無水物（Z’=2）、一水和物、溶媒和物、および塩の各形態の予測を行うための高度なワークフローが含まれています。API

難易度が高く多様な薬物様分子からなる大規模なデータセットを用いて、その高精度が実証されている

  • 遡及的 一連の 66個の薬物様分子（137種類の実験的に確認された多形体を含む） 、最も安定な固体形態の予測において100％に近い精度
  • ある 中枢神経系向け薬剤分子に対する 高い精度と信頼性が示された

Crystal構造 予測ワークフロー

Schrödinger 物理化学的性質の予測に関するソリューション

必要に応じて、API の主要な特性を予測し、安定した固体形態の選定を支援する。

自由エネルギー法を用いた多形体の結晶溶解度 FEP+
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Quantum ESPRESSOを用いた結晶化実験を裏付けるssNMR化学シフト
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MS Morphを用いた下流処理を支援する結晶の結晶形（形態）
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MDエンジンを用いた直接締固めおよびフライス加工実験を補完するための力学特性（ヤング率およびせん断弾性率） Desmond

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注目のサービス

Crystal構造 予測サービス

当社の計算専門家チームと協力し、結晶形態の選定プロセスにおけるリスクを低減しましょう。API の2Dデータ構造 を基に、Schrödingerのチームが、結晶多形体の熱力学的安定性ランキングをご提供いたします。

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低分子医薬品の製剤設計に向けたCrystal構造 予測ワークフロー

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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。

大規模な検証とブラインド試験による、低分子医薬品開発を支援する堅牢な結晶構造 予測法

Zhou D 他. 『Nature Communications』, 2025, 16, 2210

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結晶性物質の水溶性を高精度に予測するための自由エネルギー摂動法

Hong RS ほか. J. Med. Chem. 2023, 66, 23, 15883-15893

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3次元分子構造および分子間相互作用を活用して水溶液中の熱力学的溶解度を評価する、物理学に基づく新規アンサンブルモデリング手法：経口投与可能なブロモドメインおよびエクストラターミナルドメイン阻害剤のリード化合物最適化シリーズの事例研究

Hong RS ほか. J. Chem. Inf. Model. 2021, 61, 3, 1412-1426

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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。

MSMaestro

創薬のための包括的なモデリング環境

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創薬のための高性能な自由エネルギー計算

Desmond

高いスケーラビリティ、スループット、および科学的精度を備えた高性能分子動力学（MD）エンジン

Quantum ESPRESSO インターフェース

ナノスケールの量子力学シミュレーションのための統合型グラフィカルユーザーインターフェース

MS Morph

有機結晶の結晶形を予測するための効率的なモデリングツール

OPLS4

正確な分子シミュレーションのための、最新かつ包括的な力場

組織のニーズに応えるソフトウェアとサービス

ソフトウェアプラットフォーム

物理ベースの分子モデリング、機械学習、チームコラボレーションを基盤とした、包括的で使いやすいプラットフォームを活用し、デジタル材料探索ワークフローを導入しましょう。

研究支援サービス

Schrödingerの専門的な計算科学者の知見を活用し、材料の発見・開発プロセスの重要な段階を支援します。

サポートとトレーニング

初心者から経験豊富なユーザーまでを対象に設計された、専門家のサポート、学習教材、およびトレーニングリソースをご利用いただけます。