- 약물 후보 물질의 2차원 구조를 바탕으로 가장 안정적인 결정 형태를 효율적으로 예측하고, 다양한 구조에 대한 열역학적 안정성 순위를 산출한다.
- 개발, 제조 및 보관 과정에서 대체 저에너지 결정 구조를 선제적으로 파악하고, 다형성 변환을 방지한다
약물 제형
구조 기반 통찰력과 제형 매개변수의 효율적인 스크리닝을 통해 의약품 제형 공정을 최적화하십시오
현명하고 전략적인 제형 설계는 귀사의 ‘ 신약 개발 ’ 프로젝트를 효율적으로 추진하고 후속 공정에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 분자모델링 및 머신러닝 분야의 발전으로 원자 수준의 통찰력을 확보하여 제형을 개선할 수 있게 되었으며, 실험에 앞서 수많은 후보 물질과 제형을 평가할 수 있는 능력도 갖추게 되었습니다.
Schrödinger 소분자 제형 개발을 촉진하기 위해, 결정질 또는 비결정질 형태부터 가공, 안정성 및 전달을 위한 원료 및 부형제 선정에 이르기까지 다양한 계산 기반 솔루션을 제공합니다.
주요 역량
의약품 제형의 위험을 줄이기 위해 가장 안정적인 결정 다형체를 파악하십시오
신약 후보물질의 용해도 예측
- 무정형 및 결정형 구조의 용해도 를 정확하게 예측하여 용해성 API 의 발견을 촉진하고, 다음을 활용하여 비결정형 구조에서 얻을 수 있는 잠재적인 용해도 증진 효과를 규명합니다. FEP+
- 작은 약물 응집체의 형성으로 인해 순수 약물 용해도 이 예상 농도 용해도 를 초과할 수 있는 경우를 파악한다.
약물 안정성 및 반응성을 이해하기
- 비정질 고체 분산체를 포함한 비정질 물질에서 유리 전이 온도 및 수분 흡수량을 예측한다
- 다양한 분해 경로를 고려하여 약물 안정성 을 평가한다.
- 화학 성질을 평가하기 위해 결합 해리 에너지를 계산한다 안정성
약제 제형 및 전달 방식의 특성 분석 및 최적화
- 비정질 고체 분산체를 포함하여, 지질 기반 및 고분자 기반 제형의 복잡한 요구 사항과 거동에 대한 통찰력을 얻으십시오.
- 다양한 고분자 또는 고분자 잔류물이 [ ]의 방출, 용해 및 응결 에 미치는 영향을 평가한다. API
- 성분의 분자 크기 분포( 혼화성 ), 용액 내 분자 간 상호작용, 약물 방출 프로파일 등 주요 특성을 예측합니다.
의약품 공정 개발 및 제조 최적화
- 결정 형태 를 활용해 분말 흐름 관련 문제를 미리 예측하세요
- 정제 조건 최적화를 돕기 위해 영의 계수와 전단 계수를 계산한다
- 비수성 용매에서의 용해도 이해하기
블로그
마약 관련 뇌병증( 용해도) 대응: 애브비(AbbVie)와 샌디에이고 신경과학 연구소( Schrödinger )가 정확한 예측 방법 개발을 위해 협력
그 중요성에도 불구하고, 신약 발굴 및 개발 분야에서 결정의 열역학적 용해도 에 대한 초기 평가는 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 애브비(AbbVie)와 캘리포니아 대학교 버클리( Schrödinger )의 과학자들은 결정성( 용해도 ) 예측을 위한 새로운 물리학 기반 방법을 모색하기 위해 협력해 왔습니다.
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