초대형 가상 라이브러리에 접근하는 것은 더 이상 소분자 신약 발굴의 주요 장애물이 아닙니다. 진정한 장애물은 그 안에서 의미 있고 상용화 가능한 히트 화합물을 선별해 내는 것입니다. 막대한 연산 자원 제약, 복잡한 IT 인프라 요구 사항, 그리고 기존 도킹 기법의 수익성 저하 등을 고려할 때, 수십억 개의 화합물을 무차별 대입 방식으로 탐색하는 것은 대부분의 연구팀에게 현실적으로 불가능한 일입니다.

생성형 Glide 는 생성형 AI를 활용하여 목표 지향적인 히트 물질을 발굴함으로써 이러한 과제를 해결합니다. 이 모델은 모든 분자를 일일이 도킹하는 대신, 초대형 화학 공간을 지능적으로 탐색하여 특정 프로젝트 기준을 충족하는 매우 다양하고 시판 가능한 화합물을 생성합니다. 이러한 표적화된 접근 방식은 서로 다른 화학 유형 전반에 걸쳐 고품질의 히트 물질을 안정적으로 식별함으로써, 프로젝트에 다양한 출발점을 제공합니다.

무엇보다 중요한 점은, 이러한 효율성 덕분에 대규모 컴퓨팅 클러스터가 더 이상 필요하지 않다는 것입니다. 이제 최신 워크스테이션 한 대만으로도 단 2일 만에 목표 지향적인 본격적인 캠페인을 실행할 수 있습니다.

단순한 슬라이드 발표를 넘어 워크플로우 데모를 직접 진행하며, Generative Glide 가 설정 단계부터 결과 도출에 이르기까지 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다. 이 도구의 차별화된 점, 어떤 부분에서 가치를 더하는지, 그리고 실제 탐색 환경에서 어떤 부분에 적합하고 어떤 부분에는 적합하지 않은지 직접 확인하실 수 있습니다.

주요 내용

• 생성형 Glide 소개: 당사의과학자들이 생성형기술을 활용해 최대 500억 개의 화합물로 구성된 초대형 라이브러리를 2일 이내에 스크리닝하는 방법에 대해 설명해 드립니다. Glide
• 비교 분석:벤치마크 데이터를 통해 Generative Glide 가 AL-에 비해 어떻게 더 높은 최상위 검색 결과 품질과 더 다양한 자세를 달성하는지 보여드리겠습니다.Glide
• 실제 작동 모습 보기:생성형 Glide 데모 – 설정부터 결과 분석까지

참가 대상

• 계산 화학자 및 분자 모델링 전문가
• 소분자 후보물질 발굴 분야에서 활동하는 과학자들 또는 lead optimization
• 초대규모 가상 스크리닝 전략을 연구하는 R&D 팀들
• 확장 가능하고 효율적인 스크리닝 솔루션을 모색하는 신약 개발 선도 기업들