毒素について当て推量するのはやめ、それを考慮した設計を始めよう

Predictive Toxは、Schrödingerが提供する物理学に基づくソリューションであり、hERG、CYP、および核内受容体 との相互作用といった毒性リスクを、創薬プログラムが頓挫する前に特定し、合理的に対処することを目的としています。本ソリューションは、FEP+ やIFD-MDといった業界最高水準の予測モデルを組み合わせることで、原子レベルでの毒性の帰属解析を実現し、構造-活性相関（SAR）の合理的な解明を可能にします。

リガンドをアップロードし、既知の毒性ターゲットに対するバーチャルスクリーニングに提出してください。Predictive Toxは、実用的な包括的な評価結果（通常24時間以内）を提供します。この評価結果からは、毒性のリスクがあるかどうかだけでなく、どの原子や部分構造がその原因となっているかも明らかになります。これにより、チームは問題を後になって発見するのではなく、設計段階でその問題を回避できるようになります。

2026-3リリース時点で、Predictive Toxのスクリーニングモードでは合計76のターゲットに対応しています。これには、キナーゼ、GPCR、ブロモドメイン、および核内ホルモン受容体が含まれます。さらに、SARの指定が必要な主要なアンチターゲット（hERG、CYP3A4、CYP2C9、CYP3D6、PXRなど）もサポートされています。 弊社チームでは対象範囲の拡大に積極的に取り組んでおります。最新情報につきましては、担当のアカウントマネージャーまでお問い合わせください。

ブラックボックス型のQSAR/ML分類器や、固定的なトレーニングセットに大きく依存するオープンソースツールとは異なり、Predictive Toxは物理学に基づく手法（FEP+ およびIFD-MD）を活用し、問題となるリガンド-タンパク質相互作用の明確な3D構造を提示します。この原子レベルの要因分析により、分子がなぜフラグ付けされたのかが説明されるため、化学者は単純なライブラリ による選別ではなく、合理的かつ的確な再設計を行うことが可能になります。 さらに、実験による検証により、「Percent of Control」（POC）のような競合指標には最大3対数の不確実性が伴う（例：1%のPOCは1 nMから1 µMの範囲に及ぶ可能性がある）のに対し、Predictive Toxは明確な熱力学的結合仮説を提供することが示されています。

Yes. Predictive Tox incorporates validated absolute binding free energy perturbation (AB-FEP) thermodynamic models that compare ligand binding affinities between active and inactive receptor states. A favorable calculated binding free energy to the active state versus the inactive state (𝚫 Gactive < 𝚫 Ginactive) serves as a strong, actionable predictor that a ligand will function as an agonist rather than an antagonist.

Predictive Toxは、クレジット制のSaaSソリューションとして提供されています。

いいえ。本ツールは、皆様がすでに活用されているFEP+ やIFD-MDといった基盤となる手法に基づいており、高速かつ目的を絞ったスクリーニングワークフローとしてパッケージ化されています。これは、既存のリード最適化や構造 に基づく設計作業に取って代わるものではなく、それらを補完するものです。

はい、弊社チームでは現在、パネルに新しいアンチターゲットを積極的に追加しております。最新情報につきましては、Schrödinger の担当アカウントマネージャーまでお問い合わせください。

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