분자 접착제는 단백질-단백질 상호작용을 강화하는 능력, 작은 크기, 그리고 (PROTAC에 비해) 유리한 물리화학적 특성을 바탕으로, 신약 개발자들에게 “약물화 불가능한” 단백질을 표적으로 삼을 수 있는 새로운 기회를 지속적으로 제공하고 있다. Schrödinger의 치료제 연구팀이 최근 수행한 연구에서는, 기존의 정위적 억제제에 비해 우수한 특성을 지닌 p38α-MK2 분자 접착제를 설계하는 방법을 제시했습니다. 그 결과로 얻어진 화합물은 LPS 마우스 모델에서 경구 투여 후 TNFα 수치가 현저히 감소한 것으로 나타나 이미 그 효과를 입증했으며, 이는 분자 접착체에 대한 이 모델링 워크플로우의 타당성을 입증하는 사례입니다.

이번 웨비나에서 Schrödinger의 의약 및 전산 화학자들은 다각적인 전산 설계 전략을 활용하여 구조적으로 다양하고, 효능이 뛰어나며, 선택성이 높은 여러 분자 접착제를 발견한 과정을 소개할 예정입니다. 이 팀은 Schrödinger의 업계 선도적인 자유 에너지 섭동 기술(FEP+)을 AutoDesigner 및 머신러닝 도구(AL-FEP 및 생성형 머신러닝 포함)와 결합하여, 방대한 화학적 공간을 탐색하는 동시에 여러 프로젝트 기준을 최적화하는 데 성공했습니다. 연구개발(R&D) 팀에게 이 워크플로는 까다로운 목표를 해결하고, 자체적인 복잡한 단백질 시스템을 위한 새로운 분자 접착제의 발견을 가속화할 수 있는 청사진을 제공합니다.

웨비나 주요 내용:

• 구조적으로 다양하고, 효능이 뛰어나며, 선택성이 높은 분자 접착제를 발굴하기 위한 새로운인 실리코전략을 배워보세요
• Schrödinger의 의약 화학자 및 전산 화학자들이 열거법, 물리 기반 방법, AI/ML 도구를 활용하여 신약 개발 및 다중 매개변수 최적화 과제를 해결하는 방식을 확인해 보세요.
• 발표자들에게 질문을 통해 업무에 활용할 수 있는 더 깊은 통찰력을 얻어보세요