Crystal结构预测 (CSP)
通过确定室温下最稳定的多晶型，降低固态形式选择过程中的风险
- 一种新颖、系统的方法，可对晶体堆积进行既全面又高效的采样
- 一种具有高通量且周转时间短的工作流程，旨在支持从事以下工作的CADD和CMC团队：先导化合物 、优化 （骨架 设计的CSP）、多形体筛选 实验（CSP-DoE）以及制造工艺（CSP-derisk）
- 包含用于预测该化合物的无水（Z’=2）、一水合物、溶剂化物和盐类形态的高级工作流程，API
晶体多形体的稳定性排名
克服药物开发后期因多晶型消失而带来的风险。Schrödinger的专有晶体结构预测 （CSP）平台可识别特定活性药物成分（API ）在 0K 和室温（RT）下的稳定晶体多晶型。如今，CSP 平台可用于预测 Z’=2 搜索空间中的晶体多晶型、盐类及一水合物多晶型体系。
核心能力
在室温及更高温度下快速、全面地鉴定多态体
在涵盖大量具有挑战性且种类繁多的类药物分子的数据集上验证了其高精度
- 针对一组 66个具有137种实验多晶型 ，在预测最稳定的固态形式方面准确率接近100%
- 针对一种 中枢神经系统药物分子的前瞻性验证显示 其准确性和可靠性均较高
Crystal结构预测 工作流
特色服务
Crystal结构预测 服务
与我们的计算专家团队合作，降低您在固体形态选择过程中的风险。以API 的2D结构为起点，Schrödinger的团队将为您提供晶体多形体的热力学稳定性排名。
精选网络研讨会
出版物
浏览采用Schrödinger 技术、发表在相关应用领域的经同行评审的出版物列表。