연사

제레미 방돔
스티브 제롬

초록

수년 동안 기존의 가상 스크리닝 방식은 낮은 히트율, 독창성 부족, 그리고 선별된 분자들의 개발 가능성 저하라는 문제점을 겪어왔다. 이러한 단점들은 스크리닝 기술의 성능과 현실적으로 스크리닝이 가능한 화학 라이브러리의 규모 모두에 기인한 것으로 여겨져 왔으며, 결과적으로 가상 스크리닝이 신뢰할 수 있는 히트 발굴 방식이라는 데 대한 신뢰가 떨어지게 되었다.

오늘날, Schrödinger 은 AI/ML 기반의 ‘ 액티브 러닝 ’ 및 정밀한 ‘Absolute Binding FEP+ (ABFEP)’를 비롯한 획기적인 기술을 활용하여, 거의 모든 프래그먼트 기반 라이브러리를 포함한 초대규모 화학 라이브러리를 비용 효율적인 방식으로 스크리닝하고 재평가하는 새로운 현대식 가상 스크리닝 워크플로우를 선도하고 있습니다. 이 워크플로우의 성능은 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

이번 웨비나에서는 ‘ Schrödinger ’ 테라퓨틱스 그룹의 최근 사례 연구 몇 가지를 소개할 예정입니다. 이 사례들에서 현대적인 대규모 가상 스크리닝 워크플로를 통해 다양한 표적에 걸쳐 두 자릿수의 히트율을 달성한 결과를 확인할 수 있습니다. 또한 Schrödinger의 ‘Research Enablement Services’를 통해 현재 이러한 기술을 활용하는 방법에 대해서도 설명할 예정입니다.

주요 내용

• 광범위한 대상 분류군에 걸쳐 가상 스크린을 통해 두 자릿수 적중률을 성공적으로 달성한 사례 연구를 들어보세요.
• 물리 기반 방법(도킹 및 절대 결합 자유 에너지 계산)과 머신러닝 를 결합하여 전체 리간드 및 단편에 대한 대규모 스크리닝 및 재평가를 수행하는 새로운 현대식 스크리닝 워크플로우에 대해 알아보세요.
• Schrödinger의 ‘히트 발굴을 위한 연구 지원 서비스(Research Enablement Services for Hit Discovery)’를 통해 이러한 기술과 전문 지식을 손쉽게 활용하는 방법을 알아보세요.
• 발표자들에게 질문을 통해 업무에 활용할 수 있는 더 깊은 통찰력을 얻어보세요