MAR 28, 2024
Schrödinger 数字药物研发研讨会：
真正能够产出高质量、可开发先导化合物的现代虚拟筛选 技术
传统的虚拟筛选方法一直面临着命中率低、缺乏创新性以及所筛选出的分子开发潜力较低等问题。
然而，薛定谔认为，AI/机器学习（ML）驱动的主动学习以及Absolute BindingFEP+，从而能够有效筛选超大规模的化学化合物库。其性能得到了显著提升，在多个靶点上均实现了两位数的命中率。
在本演讲中，我们将介绍本公司利用这一高性能虚拟筛选方法开展的最新药物研发案例。
我们的演讲嘉宾
史蒂文·杰罗姆
高级总监
在哥伦比亚大学获得化学博士学位。目前担任“先导化合物发现”部门的主任，负责领导小分子先导化合物筛选计算工具的开发工作。