약물 제형

인실리코 설계를 통해 더 나은 의약품을 개발한다

구조 기반 통찰력과 제형 매개변수의 효율적인 스크리닝을 통해 의약품 제형 공정을 최적화하십시오

현명하고 전략적인 제형 설계는 신약 개발 프로젝트를 효율적으로 추진하고 후속 공정에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 분자 모델링과 기계 학습 분야의 발전 덕분에 원자 수준의 통찰력을 바탕으로 제형을 개선할 수 있게 되었으며, 실험에 앞서 수많은 후보 물질과 제형을 평가할 수 있는 능력도 확보되었습니다.

슈뢰딩거는 결정질 또는 비결정질 형태부터 가공, 안정성 및 전달을 위한 원료 및 부형제 선정에 이르기까지, 소분자 제형 개발을 촉진하기 위한 다양한 계산 기반 솔루션을 제공합니다.

주요 역량

의약품 제형의 위험을 줄이기 위해 가장 안정적인 결정 다형체를 파악하십시오

약물 후보 물질의 2차원 구조를 바탕으로 가장 안정적인 결정 형태를 효율적으로 예측하고, 다양한 구조에 대한 열역학적 안정성 순위를 도출한다.
개발, 제조 및 보관 과정에서 대체 저에너지 결정 구조를 선제적으로 파악하고, 다형성 변환을 방지한다

신약 후보물질의 용해도 예측

FEP+를 활용하여 비정질 및 결정질 형태의 용해도를 정확하게 예측함으로써, 용해성 원료의 발굴을 촉진하고 비결정질 형태에서 얻을 수 있는 잠재적인 용해도 향상 효과를 규명합니다.
작은 약물 응집체의 형성으로 인해 순수 약물의 용해도가 예상 용해도를 초과할 수 있는 사례를 파악한다

약물의 안정성과 반응성을 이해하기

비정질 고체 분산체를 포함한 비정질 물질의 유리전이 온도와 수분 흡수량을 예측한다
다양한 분해 경로를 고려하여 약물의 안정성을 평가한다
화학적 안정성을 평가하기 위해 결합 해리 에너지를 계산한다

약제 제형 및 전달 방식의 특성 분석 및 최적화

비정질 고체 분산체를 포함하여, 지질 기반 및 고분자 기반 제형의 복잡한 요구 사항과 거동에 대한 통찰력을 얻으십시오.
다양한 고분자 또는 고분자 잔류물이 원료의 방출, 용해 및 응집에 미치는 영향을 평가한다.
원료의 혼화성, 용액 내 분자 간 상호작용, 약물 방출 프로파일 등 주요 특성을 예측합니다.

의약품 공정 개발 및 제조 최적화

결정 형태를 예측하여 분말 유동 문제를 사전에 파악한다
정제 조건 최적화를 돕기 위해 영의 계수와 전단 계수를 계산한다
비수성 용매에서의 용해도 이해하기

블로그

약물 용해도 문제 해결: 애브비(AbbVie)와 슈뢰딩거(Schrödinger), 정확한 예측 방법 개발을 위해 협력

그 중요성에도 불구하고, 신약 발굴 및 개발 과정에서 결정성 열역학적 용해도에 대한 초기 평가는 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 애브비(AbbVie)와 슈뢰딩거(Schrödinger)의 과학자들은 용해도 예측을 위한 새로운 물리 기반 방법을 모색하기 위해 협력해 왔습니다.