実験室の研究者向けバイオロジクス・モデリング：実験段階に至る前に「行き止まり」を検出し、優先順位を下げる

タンパク質の開発上の課題は、バイオ医薬品の開発失敗の主な原因であり、多くの場合、多額のコストを伴う後期段階での挫折につながります。基礎研究者にとって、リスクを軽減し、有望な候補物質の臨床承認を加速させるためには、問題点を早期に特定し、対処することが不可欠です。Schrödingerの計算プラットフォームは、物理学に基づくタンパク質記述子を配列および構造解析と統合し、問題点の集中する箇所を特定するとともに、それらに対処するための標的変異を合理的に設計します。

ぜひご参加いただき、リスクの高い候補者を特定して優先順位を下げ、開発の可能性が見込めない候補者を、実際に現場に配属される前に効果的に選別する方法を学びましょう。

主なポイント：

• 精密な責任要因の特定：物理学に基づく構造解析を活用し、劣化、凝集、および不安定性の原因となる特定の残基 を同定 する
• 合理的変異導入設計： ターゲット への親和性を維持・向上させつつ、欠点を「排除」するために、標的となる変異を効率的に設計・順位付けする
• 物理学に基づくトリアージ：単純な配列に基づくルールを超え、複雑な分子の3次元表面特性を評価する
• ワークフローの統合：初期段階の創薬探索と後期段階の開発可能性をシームレスに連携させ、製造段階で失敗する可能性が高い候補化合物を排除する

参加対象：

• パイプラインの早い段階で開発可能性に関するリスクを特定し、臨床応用までの期間を短縮しようとしている基礎研究者たち
• 高度な物理ベースのモデリングや分子動力学をタンパク質設計に応用することに興味を持つ、計算化学の初心者
• ディスカバリー・プロジェクトのリーダーは、スケールアップおよび臨床開発に向けたリード候補化合物の選定と優先順位付けを担当する