FEB 5, 2025
具有物理模型的下一代蛋白质工程 ：预测亲和力 、稳定性、选择性 以及pH依赖性结合
蛋白质工程 的研究领域正在迅速发展，这得益于前沿的计算技术，这些技术正在改变生物制药的发现与开发（优化 ）。我们将共同探索开创性的方法，以实现对关键物理终点（包括热稳定性、蛋白质-蛋白质结合亲和力 以及 pH 感知特性）的精确建模。这些创新有望加速早期发现进程，同时提高生物治疗药物设计的精准度。
在本场网络研讨会中，我们将介绍Schrödinger 的FEP+ 残基扫描功能——这是一款新一代工具，与传统的蛋白质FEP方法相比，其运行速度提高了约15倍，且精度未出现显著下降。该功能使研究人员能够高效、可靠地开展大规模的残基扰动研究。
我们还将展示一个计算抗体 的实际案例优化 ，展示这些工具如何应用于现实世界中的挑战。此外，我们将探讨Schrödinger的生物制剂服务如何进一步优化和定制工作流程，助力科学家高效应对复杂项目。欢迎加入我们，共同探索这些新一代解决方案如何重塑蛋白质工程 领域，并推动生物制药行业实现具有深远影响的创新。
网络研讨会亮点
- Schrödinger在生物制剂领域的能力及针对理性抗体 设计的产品与服务概述
- FEP+ 残基扫描和蛋白质FEP+ 在蛋白质突变工程中的主要特点
- Schrödinger生物制剂服务简介：降低建模初学者的入门门槛
我们的演讲嘉宾
丹·坎农
二级首席科学家，Schrödinger
丹·坎农（Dan Cannon）博士是Schrödinger应用科学团队的首席科学家，同时担任欧洲生物制剂服务业务负责人（先导化合物 ）。在加入Schrödinger 之前，丹在英国格拉斯哥的斯特拉斯克莱德大学（University of Strathclyde）师从泰尔·塔特尔（Tell Tuttle）教授，并获得了博士学位。 2016年，他开始在英国剑桥的MedImmune（现为阿斯利康）工作，利用计算方法 进行治疗性蛋白质设计。自2018年加入Schrödinger 以来，丹凭借其深厚的生物制剂专业知识，帮助Schrödinger 的客户创建并部署前沿的计算工作流，从而更快地设计出更优质的分子。
王玲格
科学研发高级副总裁，Schrödinger
王灵格博士于2012年加入Schrödinger 公司。他负责推进Schrödinger公司旗下基于物理理论 计算药物发现平台的发展。他在哥伦比亚大学攻读博士期间，师从理查德·弗里斯纳（Richard Friesner）和布鲁斯·伯恩（Bruce Berne）两位教授，研究方向包括量化水分子在蛋白质-配体结合中的作用、生物分子模拟中的增强采样以及自由能计算。王灵格在自由能方法的开发及其在药物发现中的应用领域发表了大量论文。