FEP+
신약 개발을 위한 고성능 자유 에너지 계산
FEP+ 를 정확한 인실리코 결합 친화도 어세이 도구로 활용하여 신속한 가상 설계 주기를 추진하고, 실험 노력을 최고 품질의 아이디어에만 집중시키십시오.
다음과 함께 더 우수한 품질의 분자를 더 빠르게 발견하세요 FEP+
FEP+ Schrödinger의 독자적인 물리 기반 자유 에너지 섭동 기술로, 광범위한 화학적 영역에 걸쳐 실험적 방법과 동등한 정확도로 단백질-리간드 결합을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 예측합니다.
광범위한 화학적 가능성을 탐구하고 비용을 절감하세요
분자 프로파일을 효율적으로 개선합니다
효능, 선택성, 약동학적 특성( 용해도) 등 여러 특성을 동시에 최적화하여 소분자 및 대분자의 특성 프로파일과 개발 가능성을 향상시킵니다.
자신감을 가지고 새로운 화학의 세계를 탐구하세요
다음의 선행적 적용을 통해 새롭고 도전적인 화학 연구를 높은 확신을 가지고 수행하십시오. FEP+
자유 에너지 계산 기법의 최첨단 수준을 지속적으로 발전시켜 나가고 있습니다
골드 스탠다드 수준의 정확도
다양한 리간드 및 단백질 군을 대상으로 한 대규모 검증 연구에서 입증된 바와 같이, 실험값(1 kcal/mol)에 근접하는 예측 정확도
신약 개발 분야에서 입증된 효과
선도적인 제약 및 바이오테크 기업들 사이에서 널리 채택되고 있으며, 이를 통해 임상 단계에 진입한 여러 신약 후보물질이 개발되고 있습니다. FEP+
다용도로 활용 가능
신약 개발 과정에서 흔히 접하는 가장 광범위한 응용 분야와 섭동 유형을 지원하며, 적극적인 연구 개발을 통해 지속적으로 그 범위를 확장하고 있습니다.
신약 개발 과정 전반에 걸쳐 ‘ FEP+ ’를 다양한 분야에 적용하십시오.
구조 예측 및 타겟 활성화
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실험적 구조가 없거나 저해상도 구조를 기반으로 한 단백질 모델을 IFD-MD를 사용하여 검증하려면 FEP+ -
구조적으로 비표적 작용을 허용하고, 일반적인 ADMET 관련 문제점을 설계 단계에서 제거한다
히트 발굴
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가상 화면에서 히트를 재평가하여 합성 목록의 우선순위를 정하고, 절대 결합을 활용하여 성능을 개선합니다. FEP+
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이용 가능한 화학적 물질을 활용하여 코어 호핑을 통해 새로운 코어를 효율적으로 발견한다
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절대 결합 FEP+ 을 활용하여 대규모 in silico 단편 스크리닝을 수행하고, 용해도 FEP+
히트-투-리드 및 리드 최적화
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FEP+ 를 인실리코 결합 친화도 분석 도구로 활용하여 표적에 대한 효능을 신속하게 최적화합니다. 어세이
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알려진 비표적 유전자에 대한 선택성을 최적화하고, 대규모 유전자 군 전반에 걸쳐 선택성을 최적화한다
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ADMET 특성을 최적화하면서 표적에 대한 효능과 선택성을 유지한다
컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 단백질 공학
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실험을 통해 결정된 상대 자유 에너지를 재현할 수 있는 정확도로 항체 후보 물질을 선별한다
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펩타이드의 결합 친화도, 선택성 및 열안정성을 예측합니다.
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기질 선택성과 특이성을 높이기 위한 효소 공학
다음 기능을 통해 방대한 화합물 라이브러리 전반에 걸쳐 ‘ FEP+ ’ 계산을 가속화하세요. 액티브 러닝
프로젝트별 FEP+ 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습시키는, 검증된 자동화 워크플로를 활용하여, 최대 수백만 개의 화합물에 대해 매우 정확한 FEP+ 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
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NVIDIA 공식 파트너
Schrödinger NVIDIA와 전략적 파트너십을 맺고, 당사의 전산 기반 신약 개발 플랫폼을 NVIDIA GPU 기술에 최적화하고 있습니다.
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교육 및 자료
온라인 자격증 과정
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