APR 16, 2026
大規模なアイデア創出、FEP+ 、機械学習、および逆合成を通じて、医薬品化学者の影響力を高めるLiveDesign
医薬品化学は、プロジェクトのSARの解釈、親和性とADMETプロファイルの両方を満たす化合物の創出、合成やアッセイ報告の業務管理など、極めて重要な課題が複雑に絡み合う分野となっています。計算ツールが医薬品化学者の主要なworkspace から切り離されていると、高度なモデリングの効果は薄れ、開発候補化合物（DC）への道のりは不透明なものとなってしまいます。
ぜひご参加いただき、Schrödingerのエンタープライズ・インフォマティクス・プラットフォーム、 LiveDesignが、このギャップを埋める唯一の窓口として機能する様子をぜひご覧ください。LiveDesign は、計算パイプライン全体を統合することで、創薬化学者が完全に「予測ファースト」のパラダイムを採用できるようにします。このアプローチにより、意思決定とコラボレーションを一元化することで、モデラーから経営陣に至るまで、プロジェクトチーム全体のインパクトを拡大します。 創薬プロセスの全段階を通じてチームに予測に基づく知見を提供することで、MPOの最適化をより効率的に行い、合成化合物の総数を削減し、DMTAサイクルおよびDCへの到達までの期間を大幅に短縮することができます。
主なポイント：
- DMTAの戦略的加速：合成に着手する前に、AutoDesignerとActive LearningFEP+を活用して、数千ものアイデアを精査する方法
- シームレスなMPOワークフロー：LiveDesign のインターフェース内で活性 とADMETプロファイルを同時に調整し、開発後期段階での失敗を回避する
- 合成現実の検証：RetroSynthを活用し、高評価のデジタル設計と実用的なベンチトップでの実現可能性とのギャップを埋める
- LiveDesign 実演：「リードからDCへ」のシナリオをライブで解説し、LiveDesign アシスタントと統合モデリングツールを活用することで、化学者が生のSARテーブルから、優先順位付けされた扱いやすい合成リストへと、たった1回のセッションで移行できる様子をご紹介します。
参加対象者：
- 日々の設計ワークフローにおいて、業界で最も精度の高い活性 の予測結果や機械学習モデルを活用したいと考えている医薬品化学者
- 予算の効率性を最大限に高め、候補者の選定を遅らせる技術的なサイロ化を解消しようとするプロジェクトチームリーダー
- 検証済みでゴールドスタンダードとされるモデルを組織全体で活用し、その影響力を拡大することを目指す計算化学者たち
登壇者
ジェイソン・カスタネダ
アカウントマネジメント担当エグゼクティブ・ディレクター、Schrödinger
マートン・ヴァッス
シニア・プリンシパル・アプリケーション・サイエンティスト、Schrödinger
Márton Vass氏は、Schrödinger のAll Access Applications Scienceチームのグローバルリードを務めています。同氏は、LiveDesign における科学ワークフローの開発と導入に従事しており、特にFEP+ およびDesmond に注力しています。LiveDesign の医学博士（MD）であり、その研究は、創薬アプリケーションに向けた機械学習（ML）を用いたタンパク質フォールディングおよびコフォールディング手法の自動化に焦点を当てています。Schrödinger に入社する前、Mártonはブダペスト工科大学で博士号を取得し、その間、中堅製薬企業であるGedeon Richer Plcに勤務していました。また、アムステルダム自由大学（Vrije Universiteit Amsterdam）でポスドク研究員を務め、Knimeを用いたGPCR創薬のためのケミインフォマティクスアルゴリズムの実装に従事しました。その後、ロンドンのBenevolentAIに入社し、機械学習を活用した創薬手法の応用に取り組むとともに、同社における構造 に基づく機械学習ツールの開発を主導しました。