현대 신약 개발의 과제는 수백만 개의 아이디어를 창출하는 것이 아니라, 그 방대한 양의 아이디어 중에서 정확한 프로젝트 기준을 충족하는 분자를 선별해내는 데 있습니다. 기존의 lead optimization 는 흔히 두 가지 극단 사이에서 갇히곤 합니다. 하나는 새로운 지적 재산권(IP) 기회를 놓치는 점진적인 수정이고, 다른 하나는 실험실에서 합성이 불가능한 것으로 판명되는 창의적인 아이디어입니다. 이러한 격차를 해소하려면 화학자가 통합된 고처리량 아키텍처를 주도적으로 통제할 수 있도록 해야 합니다.

이번 웨비나에서는 ‘ Schrödinger’의 플랫폼이 어떻게 ‘AutoDesigner’, ‘ FEP+ ’ 및 ‘RetroSynth’를 당사의 에이전트 기반 공동 연구원인 ‘Bunsen’ 내에서 통합하는지 살펴봅니다. ‘ Schrödinger ’의 과학자들과 함께, 인간의 지도를 받는 에이전트 기반 루프를 통해 복잡하고 다단계로 구성된 데 노보(de novo) 설계 워크플로를 어떻게 주도하여, AI가 생성한 모든 아이디어가 정확한 특성에 최적화되고 합성에 바로 활용될 수 있도록 보장하는지 시연해 보시기 바랍니다.

Bunsen의 기본 도구 세트를 통해 과학자들이 서로 분리된 멀티태스킹 세션 전반에 걸쳐 프로젝트 맥락을 잃지 않고 병렬 연구 흐름을 실행, 모니터링 및 분석할 수 있는 방법을 확인하실 수 있습니다. 이 워크플로의 가치는 이미 내부적으로 입증되었습니다. Schrödinger의 활성 탐색 파이프라인 전반에 배포된 지 불과 몇 달 만에, 전체 계산 작업의 약 80%가 현재 자발적으로 Bunsen을 통해 처리되고 있습니다. 인간 주도형 에이전트 워크플로우를 활용하여 혁신적인 설계와 합성 실현 가능성 사이의 타협을 어떻게 해소할 수 있는지 알아보시려면 본 세미나에 참여해 주십시오.