히트-투-리드 및 리드 최적화
정밀한 인실리코 도구를 활용하여 방대한 화학적 공간을 탐색하고 선별하십시오
표적에 대한 효능과 특이성을 유지하면서 주요 물리화학적 특성을 최적화한 새로운 분자인 최적의 신약 후보 물질을 발굴하는 것이, lead optimization 프로그램의 궁극적인 과제입니다.
Schrödinger이 회사의 분자 설계 플랫폼은 프로젝트 팀이 ‘예측 우선(predict-first)’ 접근 방식을 통해 구조-활성 관계( lead optimization ) 과제를 해결할 수 있도록 지원하며, 상호작용성이 뛰어나고 완전히 컴퓨터 시뮬레이션(in silico) 방식으로 진행되는 설계 주기를 통해 탐색 가능한 분자의 범위를 획기적으로 확대합니다. 이를 통해 팀은 자신 있게 시간과 에너지를 투자하여 새롭고 알려지지 않았으며 종종 더 복잡한 설계를 탐색하는 한편, 성능이 가장 우수한 분자만 합성 단계로 넘길 수 있습니다.
화학 물질 열거, 물성 예측 및 팀 협업을 위한 다양한 솔루션
리간드 설계를 가속화하기 위해 프로젝트와 관련된 화학적 공간을 생성하고 탐구한다
반응 기반 또는 R-그룹 을 활용한 열거 기능과 고급 필터링 기능을 사용하여 나만의 화학 공간을 생성하고 맞춤 설정하세요.
정밀한 물리 기반 시뮬레이션과 ‘ 머신러닝 ’의 강력한 기능을 결합하여 방대한 화학적 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
지능형 반응 기반 열거, 필터링 및 정확한 ‘ FEP+ ’ 점수 산정 워크플로를 통해 수십억 개의 가상 표적 특이적 분자를 분석합니다.
활성 부위 내 물 상호작용의 열역학적 특성을 활용하여 리간드 설계 촉진
결합 부위 내 수화 부위의 위치와 열역학적 잠재력을 예측하여 새로운 효능 결정 요인을 규명한다
수분 함량 지점을 시각화하여 SAR을 쉽고 직관적으로 해석할 수 있는 방법을 제시합니다.
언제 어디서나 동료들과 실시간으로 함께 디자인하고 협업하세요
단일 클라우드 네이티브 플랫폼을 통해 팀원들과 디자인 아이디어를 공유하고, 수정하고, 테스트하며, LiveDesign
결정 사항과 가설을 정리하여 SAR에 대한 공동의 이해를 높이고 화합물 개발 과정을 가속화합니다.
전체 프로젝트 데이터나 개별 분자를 분석할 수 있는 풍부한 대시보드를 구축하여, 주요 특성 영역에서 유망한 설계 기회를 신속하게 파악할 수 있습니다.
리간드 최적화를 가속화하기 위해 주요 특성을 예측한다
자유 에너지 기반 계산적 어세이 (FEP+) :
• 효능
• 선택성
• 용해도
그 밖의 물리학에 기반한 예측:
• 막 투과성
• hERG 억제
• CYP 억제 / TDI
• CYP 유도 (DDI)
• 대사 부위
• 뇌 내 노출
사례 연구
Schrödinger 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.
- 생명과학
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임상 개발 단계에 있는 고선택성, 알로스테릭, 피코몰 농도 수준의 TYK2 억제제 설계
이번 웨비나에서는 동급 최고 수준의 선택성을 지닌 알로스테릭 TYK2 피코몰급 억제제의 발견 과정에서 있었던 주요 순간들을 소개합니다.
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대규모 데 노보 설계를 통한 신약 개발 프로그램에 미치는 영향
이번 웨비나에서는 Schrödinger의 치료제 개발 그룹 소속 과학자들이, 데 노보(de novo) 설계 기술을 통해 연구팀이 중대한 설계 과제를 극복하고 개발 프로그램을 가속화할 수 있었던 최근의 여러 사례 연구를 소개합니다.
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Schrödinger의 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.
주요 제품
연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.
간행물
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