- 創薬候補化合物の2次元構造を基に、最も安定な結晶形を効率的に予測し、さまざまな構造の熱力学的安定性ランキングを作成する
- 開発、製造、保管の各段階において、代替となる低エネルギー結晶構造を積極的に特定し、多形転移を回避する
製剤
構造に基づく知見と製剤パラメータの効率的なスクリーニングにより、製剤プロセスを最適化しましょう
賢明かつ戦略的な製剤設計は、医薬品開発プロジェクトを効率的に推進し、下流工程の指針となります。分子モデリングや機械学習の進歩により、原子レベルでの知見を得て製剤を改善できるほか、実験に先立って多数の候補物質や製剤を評価することが可能になっています。
シュレーディンガーは、結晶性または非晶質の形態から、加工、安定性、送達のための材料や賦形剤の選定に至るまで、低分子製剤の開発を推進するための幅広い計算ソリューションを提供しています。
主な機能
医薬品製剤のリスクを低減するために、最も安定した結晶多形を特定する
創薬候補化合物の溶解度を予測する
- FEP+ を用いて、非晶質および結晶質の形態の溶解性を正確に予測し、溶解性のある原薬（API）の発見を促進するとともに、非結晶質形態による溶解性向上の可能性を明らかにする
- 微小な薬剤凝集体が形成されることにより、薬剤の純粋な溶解度が予想される溶解度を上回る場合を特定する
医薬品の安定性と反応性を理解する
- アモルファス固体分散体を含むアモルファス材料におけるガラス転移温度および吸水率を予測する
- さまざまな分解経路について、医薬品の安定性を評価する
- 化学的安定性を評価するために、結合解離エネルギーを算出する
医薬品の製剤および送達システムの特性評価と最適化
- 非晶質固体分散体を含む、脂質系および高分子系の製剤の複雑な要件や挙動について理解を深める
- さまざまなポリマーやポリマー残留物が、APIの放出、可溶化、および凝集に及ぼす影響を評価する
- 成分の混和性、溶液中の分子間相互作用、薬物放出プロファイルなどの重要な特性を予測する
医薬品のプロセス開発および製造の最適化
- 結晶形態を予測し、粉末流動における課題を未然に防ぐ
- 錠剤製造条件の最適化に役立てるため、ヤング率およびせん断弾性率を算出する
- 非水溶媒における溶解性を理解する
ブログ
医薬品の溶解性への取り組み：アッヴィとシュレーディンガーが提携し、正確な予測手法の開発を推進
その極めて重要な役割にもかかわらず、結晶の熱力学的溶解度の早期評価は、創薬および医薬品開発において依然として困難な課題となっています。アッヴィとシュレーディンガーの科学者たちは、溶解度予測のための新しい物理学に基づく手法を模索するため、共同研究を進めています。
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