- de novo CDR 루프 구조 예측을 통합한 완전 안내형 상동성 모델링 워크플로우를 사용하여 항체 구조를 예측한다
- 모체 서열 및 그 변이체에 대한 모델 구축을 가속화하기 위해 일괄 상동성 모델링을 수행한다
- 구조 특성 분석을 위한 예측 도구를 활용하여 항체 서열을 모델링하고 선별함으로써 유망한 단서를 파악하고 우선순위를 정한다
항체 설계
항체의 구조 기반 설계 기술
기존의 IgG 형식 또는 다른 형식으로
서열 정보를 바탕으로 항체의 신뢰할 수 있는 3D 구조 모델을 직접 구축한다
합리적 항체 인간화 과정 간소화
- 표적 잔기 돌연변이와 병행한 CDR 이식법을 통해 인간화 항체를 생성한다
- 생성된 구조물의 ‘인간성’ 비율을 평가한다
항체-항원 상호작용을 이해하고 예측하기
- 앙상블 단백질-단백질 도킹을 통한 항체-항원 복합체 구조 예측
- 펩타이드 수준에서 잔기 수준 세부 정보로 실험적 에피토프 매핑 데이터(예: 돌연변이 유도 또는 질량 분석법)의 해상도를 향상시킨다
- 빠른 단백질-단백질 도킹을 통해 유리한 항체-항원 결합 부위를 규명한다
- 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 예측된 단백질-단백질 상호작용을 조사하고 분석합니다.
잠재적인 법적 책임을 조기에 파악하여 개발 과정의 위험을 줄이세요
- 구조 특성 분석을 위한 예측 도구를 활용하여 항체 서열을 모델링하고 선별함으로써 유망한 단서를 파악하고 우선순위를 정한다
- 번역 후 변형 및 화학적 반응성이 발생할 가능성이 있는 표면 부위를 강조 표시한다
- 계산적 단백질 표면 분석을 활용하여 집적 현상이 발생할 가능성이 있는 지점을 탐지한다
컴퓨터 시뮬레이션을 통한 항체 설계
- 잔기 치환이 결합 친화도, 선택성 및 열안정성에 미치는 영향을 정확하게 예측합니다.
- 람다 동역학을 적용한 Residue Scan FEP+를 사용하여 고품질 단백질 변이체를 신속하게 식별합니다.
- 실험적으로 측정된 상대 자유 에너지를 ~1 kcal/mol 이내의 오차로 재현하는 정확도를 지닌 ‘Protein Mutation FEP+’를 사용하여 항체 후보 물질을 선별합니다.
- 손쉽게 적용할 수 있는 계산 워크플로우를 통해 다중 매개변수 최적화를 수행합니다. 예를 들어, 안정성, 친화도, 교차반응성, 응집 경향성 및 번역 후 변형 위험을 동시에 최적화할 수 있습니다.
슈뢰딩거의 최첨단 소프트웨어를 활용하여 고품질 생물학적 제제를 설계하세요
BioLuminate
생물학적 제제 발굴을 위한 모델링 환경
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디지털 생물학적 제제 공동 설계 및 신약 발굴 연구소
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