치열한 경쟁 환경에서 두각을 나타내기: 구조 기반 생물학적 제제 설계의 힘

경쟁이 치열한 환경에서 생물학적 제제 프로그램의 성공 여부는 고품질의 후보 물질을 조기에 발굴할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 기존의 실험적 스크리닝 방식은 단백질의 단일 기능에만 초점을 맞추거나, 부작용이 있거나, 히트율이 상대적으로 낮은 등 한계가 있는 경우가 많습니다. Schrödinger의 단백질 설계 툴킷은 Protein FEP+를 기반으로 한 안정성 의 단백질 설계 툴킷은 동급 최고의 치료제가 갖춰야 할 여러 핵심 특성을 신속하게 구상하고 평가할 수 있는 방법을 제공합니다. 첨단적이면서도 사용하기 쉬운 인실리코(in silico) 방법을 통한 계산적 최적화를 통해 생물학자들은 분자의 위험 요소를 제거하고 실험적 적중률을 향상시킬 수 있습니다.친화도, pH 의존적 친화도, 특이성, , 개발 가능성 등을 인실리코로 평가할 수 있어분자의 우선순위를 보다 효율적으로 정할 수 있으며,개발 주기를 4배 이상 단축하여 우수한 생물학적 제제를 제공할 수 있습니다.

다가오는 웨비나에 참여하셔서, 첨단 인실리코(in silico) 기법을 활용하여 분자 개발의 위험을 줄이고 실험 성공률을 높이는 방법을 알아보세요.

주요 내용:

• 고급 인실리코 기법 입문: 현대 생물학적 제제 신약 개발을 위한 고정밀 구조 기반 모델링 개요

• 위험을 줄이고 적중률을 높이는 방법: 고정밀도 전산 우선순위 지정을 통해 가장 유망한 후보 물질에만 실험실 시간을 집중할 수 있는 방법

• FEP+ 생물학자를 위한 기초 101: 다양한 모달리티에 걸친 고정밀도 친화도 및 결합 부위( 안정성 ) 예측을 위한 물리학 기반 워크플로우 이해

• 실제 적용 사례 살펴보기: 실제 설계 환경에서 ‘in silico’lead optimization 및 잔기 스캐닝 워크플로우에 대한 단계별 안내

참가 대상:

• 경험적 스크리닝의 한계를 극복할 수 있는, 사용하기 쉽고 포괄적인 모델을 찾고 있는 실험실 생물학자 및 단백질 공학자들

• 우수한 변이체를 식별하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 더 정밀한 예측을 원하는 기존 MM-GBSA 사용자

• 최고 수준의 생물학적 제제를 개발하고 임상 단계로의 진입을 가속화하는 데 주력하는 연구개발(R&D) 이사 및 부사장들

• 고정밀도, 구조 기반 설계 워크플로우를 통해 연구를 현대화하고자 하는 연구책임자