전 세계 모든 슈뢰딩거 사무소는 휴식과 재충전을 위한 전사적 조치의 일환으로 8월 17일부터 21일까지 일주일간 휴무합니다. 이 기간 동안 문의에 대한 답변이 제한될 수 있으니 양해 부탁드립니다. 과학 및 기술 지원팀 직원들은 긴급 지원 문의에 한해 대응할 예정입니다.

히트-투-리드 및 리드 최적화

더 우수한 품질의 신약 후보 물질을 더 빠르게 설계하기

히트-투-리드 및 리드 최적화

정밀한 인실리코 도구를 활용하여 방대한 화학적 공간을 탐색하고 선별하십시오

표적에 대한 효능과 특이성을 유지하면서 주요 물리화학적 특성을 최적화하는 새로운 분자인, 가장 유망한 약물 후보 물질을 찾아내는 것이 리드 최적화 프로그램의 궁극적인 과제입니다.

슈뢰딩거의 분자 설계 플랫폼은 프로젝트 팀이 선도 화합물 최적화 과제에 ‘예측 우선’ 접근 방식을 적용할 수 있도록 지원하며, 상호작용성이 뛰어나고 완전히 컴퓨터 시뮬레이션 기반의 설계 주기를 통해 탐색 가능한 분자 풀을 획기적으로 확대합니다. 이를 통해 팀은 자신 있게 시간과 에너지를 투자하여 새롭고 알려지지 않았으며 종종 더 복잡한 설계를 탐색하는 한편, 성능이 가장 우수한 분자만 합성 단계로 넘길 수 있습니다.

화학 물질 열거, 물성 예측 및 팀 협업을 위한 다양한 솔루션

리간드 설계를 가속화하기 위해 프로젝트와 관련된 화학적 공간을 생성하고 탐구한다

반응 또는 R-기 그룹 기반의 열거 기능과 고급 필터링 기능을 활용하여 나만의 화학 공간을 생성하고 맞춤 설정하세요.
정확한 물리 기반 시뮬레이션과 머신러닝의 힘을 결합하여 방대한 화학적 공간을 효율적으로 탐색합니다.
지능형 반응 기반 열거, 필터링 및 정확한 FEP+ 점수 산정 워크플로를 통해 수십억 개의 가상 표적 특이적 분자를 분석합니다.

활성 부위 내 물 상호작용의 열역학적 특성을 활용하여 리간드 설계 촉진 

결합 부위 내 수화 부위의 위치와 열역학적 잠재력을 예측하여 새로운 효능 결정 요인을 규명한다
수분 함량 지점을 시각화하여 SAR을 쉽고 직관적으로 해석할 수 있는 방법을 제시합니다.

언제 어디서나 동료들과 실시간으로 함께 디자인하고 협업하세요

단일 클라우드 네이티브 플랫폼인 LiveDesign을 사용하여 팀원들과 디자인 아이디어를 공유하고, 수정하고, 테스트해 보세요.
결정 사항과 가설을 정리하여 SAR에 대한 공동의 이해를 높이고 화합물 개발 과정을 가속화합니다.
전체 프로젝트 데이터나 개별 분자를 분석할 수 있는 풍부한 대시보드를 구축하여, 주요 특성 영역에서 유망한 설계 기회를 신속하게 파악할 수 있습니다.

당신은 훌륭한 분들과 함께하고 계십니다

“슈뢰딩거는 끊임없이 새로운 도구와 새로운 업무 방식을 선보이고 있습니다. 덕분에 LiveDesign에서 작성된 설계를 Maestro로 추출하고, 필요한 모든 모델링 작업을 수행한 뒤 데이터를 다시 보고하는 과정이 매우 수월해졌습니다. 슈뢰딩거는 새로운 기술과 새로운 워크플로우를 구현하는 데 있어 항상 최첨단을 달려왔습니다.”

–앨런 그레이브스
님버스 테라퓨틱스

리간드 최적화를 가속화하기 위해 주요 특성을 예측한다

자유 에너지 기반 계산 분석법 (FEP+):

• 효능
• 선택성
• 용해도

그 밖의 물리학에 기반한 예측:

• 막 투과성
• hERG 억제
• CYP 억제 / TDI
• CYP 유도 (DDI)
• 대사 부위
• 뇌 내 노출

사례 연구

슈뢰딩거 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.

생명과학 사례 연구

새로운 FEP+ 전략을 활용한 고선택성, 알로스테릭, 피코몰 농도 수준의 TYK2 억제제 설계

생명과학 사례 연구

리간드 효율이 높고 특성이 최적화된, 새로운 고효능 CDC7 억제제 개발 후보물질 설계

생명과학 사례 연구

고형암 치료를 위한 고선택성 Wee1 억제제의 고정밀, 전산 기반 발굴

생명과학 사례 연구

결합 부위의 물 에너지 역학에 대한 전산 기반 설계 및 평가를 통해 개발된 새로운 고효능 ACC 억제제의 발견

생명과학 사례 연구

10개월 만에 개발 후보물질 선정: 강력하고 새로운 MALT1 억제제의 신속한 발굴

생명과학 사례 연구

인디애나 생명과학 연구소는 CDD Vault와 Schrödinger LiveDesign을 활용해 신약 개발을 지원하고 있습니다.

생명과학 사례 연구

소분자의 양성자화 상태 열거 및 pKa 예측을 위한 슈뢰딩거 해법

생명과학 사례 연구

모픽 테라퓨틱스는 디지털 화학 전략을 활용하여 α4β7 인테그린을 표적으로 하는 새로운 소분자 억제제를 설계하고 있다.

생명과학 사례 연구

포괄적인 디지털 화학 전략을 활용하여 새로운 d-아미노산 산화효소 억제제의 선도적 설계를 수행

생명과학 사례 연구

신약 개발 이야기: 종양학 프로그램 1에서 개발 후보 물질을 발굴하기 위한 모델링 전략

  • 생명과학
  • 웨비나

임상 개발 단계에 있는 고선택성, 알로스테릭, 피코몰 농도 수준의 TYK2 억제제 설계

이번 웨비나에서는 동급 최고 수준의 선택성을 지닌 알로스테릭 TYK2 피코몰급 억제제의 발견 과정에서 있었던 주요 순간들을 소개합니다.

웨비나 시청하기
  • 생명과학
  • 웨비나

대규모 데 노보 설계를 통한 신약 개발 프로그램에 미치는 영향

이번 웨비나에서 슈뢰딩거(Schrödinger)의 치료제 개발 그룹 소속 과학자들은, 데 노보(de novo) 설계 기술을 통해 연구팀이 중대한 설계 과제를 극복하고 개발 프로그램을 가속화할 수 있었던 최근의 여러 사례 연구를 소개합니다.

웨비나 시청하기

문서 및 튜토리얼

Schrödinger 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.

생명과학 튜토리얼

학습 과정: 순환 펩타이드 모델링

신약 개발 분야에서 순환 펩타이드를 다루는 도구와 워크플로우에 대한 체계적인 개요.

생명과학 튜토리얼

E-sol을 이용한 혈액-뇌 장벽 투과 모델링

용매화 에너지(E-sol) 값을 산출하고, 그 결과를 분석하여 혈액-뇌 장벽(BBB)의 투과성을 평가한다.

생명과학 문서화

학습 과정: 올리고뉴클레오티드 모델링

신약 개발 과정에서 사용되는 핵산 관련 도구 및 워크플로우에 대한 체계적인 개요.

생명과학 튜토리얼

해리 동역학 시뮬레이션을 통한 약물 체류 시간 예측

키나아제 시스템에 대해 결합 해리 동역학 워크플로를 실행하고 그 결과를 분석하십시오.

생명과학 튜토리얼

Ligand Designer를 이용한 RNA-리간드 상호작용 형성

Ligand Designer를 사용하여 RNA 수용체에 결합된 리간드를 수정함으로써 결합 친화도를 향상시킵니다.

생명과학 문서화

막 투과성

동종 리간드 집합의 수동적 막 투과성을 계산하라.

생명과학 문서화

FEP+

실험적 방법과 동등한 정확도를 지닌 물리 기반 자유 에너지 섭동 기술을 활용한 단백질-리간드 결합의 전산적 예측.

생명과학 문서화

리간드 설계 도구

단백질 또는 DNA/RNA 수용체와 상호작용하는 리간드를 설계하여, 그 결합 능력과 특성을 최적화하십시오.

생명과학 문서화

IFD-MD

GPU를 활용한 수용체-리간드 결합 자세 예측.

생명과학 문서화

Glide

사용하기 쉽고 신뢰할 수 있는 리간드-수용체 도킹.

주요 제품

연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.

Maestro

분자 연구에 필요한 완벽한 모델링 환경

FEP+

신약 개발을 위한 고성능 자유 에너지 계산

능동적 학습 응용 사례

머신 러닝을 통해 발견 과정을 가속화하세요

De Novo 설계 워크플로우

초대규모 화학 공간 탐색 및 정제를 위한 완전 통합형 클라우드 기반 설계 시스템

IFD-MD

표적 물질 및 비표적 물질에 대한 신규 화학 물질의 정확한 리간드 결합 방식 예측

WaterMap

리간드 최적화를 위한 물 용매화 리간드 결합 부위의 에너지 특성을 평가하는 최첨단 구조 기반 방법

LiveDesign

완벽한 디지털 분자 설계 실험실

간행물

관련 응용 분야에서 슈뢰딩거 기술을 활용한 동료 심사를 거친 논문 목록을 살펴보세요.

생명과학 간행물

SGR-1505의 가속화된 컴퓨터 기반 신약 발굴: 성숙 B세포 악성 종양 치료를 위한 강력한 MALT1 알로스테릭 억제제

생명과학 간행물

컴퓨터 지원 신약 설계를 통한 SARS-CoV-2 주 프로테아제의 고효능 비공유 결합 억제제 발견

생명과학 간행물

신약 개발 과정에서 키노ーム 전반에 걸친 선택성을 확보하기 위한 자유 에너지 계산의 활용: Wee1 사례 연구

생명과학 간행물

GPCR을 위한 전산 구조 기반 신약 개발에서 AI와 물리학의 만남

생명과학 간행물

전산 기반 히트 발굴: 산업계의 관점

생명과학 간행물

능동적 학습 FEP: AL 프로토콜이 성능에 미치는 영향 및 화학적 다양성

생명과학 간행물

말라리아 화학 예방을 위한 고효능 디하이드로오로테이트 탈수소효소 억제제의 구조 기반 발굴 및 개발

생명과학 간행물

신약 개발에서 단백질 구조의 열역학적 특성을 활용하기

생명과학 간행물

신경퇴행성 질환 및 신경 손상 치료를 위한 전임상 단계 DLK 억제제인 KAI-11101의 인실리코 기반 발굴

생명과학 간행물

컴퓨터 시뮬레이션 기반 신약 개발 플랫폼을 활용한 새로운 돌연변이 선택적 표피성장인자 수용체 억제제의 발견

조직의 요구 사항을 충족시키는 소프트웨어 및 서비스

소프트웨어 플랫폼

물리 기반 분자 모델링, 기계 학습 및 팀 협업을 기반으로 한 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 통해 디지털 물질 탐색 워크플로를 구축하십시오.

모델링 서비스

슈뢰딩거의 방대한 계산 전문 지식과 기술을 활용하여 신약 개발 과정의 주요 단계를 성공적으로 통과하고 프로젝트를 발전시켜 나가십시오.

지원 및 교육

초보자와 숙련된 사용자 모두를 위해 마련된 전문가 지원, 교육 자료 및 교육 리소스를 이용하세요.