발표자

칼 레스윙 (Karl Leswing)
머신러닝 기술 책임자

초록

신약 개발 프로그램의 화합물 탐색( lead optimization ) 단계에서는 일반적으로 수백 개에서 수천 개에 이르는 화합물의 설계, 합성 및 분석이 이루어집니다. 설계 phase 는 대개 전통적인 의약화학 접근법을 통해 수행되며, 적절한 구조 정보가 있을 경우 구조 기반 설계( 약물 설계 , SBDD)를 병행하기도 합니다. 이 접근법의 두 가지 주요 한계는 (1) 수많은 프로젝트 기준을 충족하는 강력한 분자를 신속하게 설계하기 어렵다는 점, 즉 다중 매개변수 최적화(MPO) 문제와, (2) 방대한 화학적 공간에 비해 탐색되는 분자의 수가 상대적으로 적다는 점입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 저희는 드 노보(de novo) 설계 알고리즘인 AutoDesigner를 개발했습니다.