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FEB 21, 2024

Schrödinger 数字药物研发研讨会:利用大规模数据推动药物研发项目从头设计

通过大规模从头设计推动药物研发项目

开发能够更全面、更有效地实现高质量化学物质创制的技术,一直是药物探索领域长期以来的目标。

近年来,施莱丁格将专注于大规模合成的de novo设计方法(AutoDesigner)与基于精确自由能的评分方法(Active LearningFEP+)相结合,主导开发了用于优化小分子活性和选择性的工作流程。该技术的最新进展已超越R基团的设计,进化到核心结构的探索阶段,并扩展至早期先导化合物鉴定及替代系列化合物的发现。

本次研讨会将介绍“从头设计”技术的最新案例,这些案例成功克服了关键的设计难题,并加速了项目进程。

 

亮点

  • AutoDesigner与其他常见设计方法的实际比较。包括对化学空间的探索、所耗时间以及实现设计目标能力的评估。
  • AutoDesigner在利用AutoDesigner进行匹配识别过程中对新内核的设计。
  • AutoDesigner使用苗头化合物-to-先导化合物以及在引线优化中的R-组的设计。
  • 提高分子粘合剂效力与选择性的实例,以及de novo设计来强化知识产权的案例。
  • 将该技术应用于药物发现项目所需的条件和最佳实践。

我们的演讲嘉宾

彼得·博斯,博士

二级首席科学家,Schrödinger

皮特·博斯(Pieter Bos)是AutoDesigner和从头设计 工作流的首席科学家兼产品经理。在Schrödinger ,他主要致力于自动化化合物设计算法的研究、开发和优化 。先导化合物 ,负责为内部及合作药物设计项目设计和构建枚举型药物分子库。他曾在格罗宁根大学本·费林加(Ben Feringa)教授的实验室获得有机合成化学博士学位。 在加入Schrödinger 之前,他曾在波士顿大学(约翰·波尔科教授和科里·斯蒂芬森教授指导下)从事合成方法学开发方面的博士后研究,并在哥伦比亚大学(布伦特·斯托克韦尔教授指导下)从事小分子药物发现方面的博士后研究。

萨特什·巴特,博士

执行董事,Schrödinger

萨特什·巴特(Sathesh Bhat)博士是药物研发部门的执行总监,于2011年加入Schrödinger 。他负责监督Schrödinger 内部及合作药物发现项目中的计算化学工作。此前,萨特什曾先后在默克(Merck)和礼来(Eli Lilly)任职,领导了多个药物发现项目的计算工作。他获得麦吉尔大学(McGill University)博士学位,其研究涉及开发基于结构的方法来预测结合自由能。 萨泰什是多项专利和学术论文的合著者,并持续在计算化学的广泛领域发表研究成果。

王刚,博士

二级首席科学家,Schrödinger

王刚是Schrödinger 治疗学研究组的首席科学家,作为一名药物化学家,他负责药物发现项目的执行工作。在加入Schrodinger之前,王刚曾就职于Revolution Medicines和PTC Therapeutics。他拥有德克萨斯大学奥斯汀分校的博士学位。