- pKa 예측, 분말 X선 회절 및 결정 형태
- 정제 조건 최적화를 돕기 위해 영의 계수와 전단 계수를 계산한다
- 비수성 용매에서의 용해도 이해하기
- VCD, NMR(용액 및 고체 상태), IR, 라만, UV-Vis를 포함한 분광법 시뮬레이션
제약 제형 및 전달
분자 수준에서 의약품을 최적화하세요
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 형태의 특성 분석부터 가공, 제형 개발 및 전달을 위한 원료 및 부형제 선정에 이르기까지, 제약 제형 개발을 발전시키기 위한 다양한 계산 기반 솔루션을 제공합니다.
제형 화학 전문가들이 설계한 직관적인 계산 워크플로우
대분자 시스템의 복잡한 배합을 위한 사용하기 쉬운 시스템 빌더
분자 시뮬레이션, 기계 학습 및 데이터 분석을 위한 강력한 워크플로우
전담 고객 지원 및 방대한 교육 자료
주요 역량
예측적 특성 분석을 통한 의약품 공정 개발 및 제조 최적화
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
- 자동화 솔루션을 활용한 분자 촉매 설계
신약 후보물질의 용해도 예측
- FEP+를 활용하여 비정질 및 결정질 형태의 용해도를 정확하게 예측함으로써, 용해성이 높은 원료의약품(API)의 발굴을 촉진하고, 비결정질 형태를 통해 얻을 수 있는 잠재적인 용해도 향상 효과를 규명합니다.
- 작은 약물 응집체의 형성으로 인해 순수 약물의 용해도가 예상 용해도를 초과할 수 있는 사례를 파악한다
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 흡습성, 점도, 혼화성 등의 주요 특성, 용액 내 분자 간 상호작용, 약물 방출 프로파일 등을 예측합니다.
결정 구조 예측 서비스
실온에서 가장 안정적인 다형체를 파악하여 고체 형태 선정 과정의 위험을 줄이세요
신약 개발 후기 단계에서 다형체의 소실과 관련된 위험을 극복하십시오. 특정 원료의약품(API)에 대해 당사는 독자적인 결정 구조 예측(CSP) 플랫폼을 활용하여 실온에서 가장 안정적인 결정 다형체를 식별해 드립니다. API의 2차원 구조를 바탕으로, 결정 다형체의 열역학적 안정성 순위를 제공해 드립니다.
사례 연구 및 웨비나
슈뢰딩거 기술이 실제 연구 과제를 해결하는 데 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.
추천 강좌
실습 중심의 온라인 인증 과정을 통해 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 제형 설계 방법을 배워보세요
저희 온라인 강좌인 ‘재료과학을 위한 분자 모델링: 제약 제형’에 등록하여 여러분의 실력을 한 단계 높여보세요 .
자세히 알아보기문서 및 튜토리얼
Schrödinger 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.
주요 제품
연구 프로젝트의 진전을 도모하는 데 활용할 수 있는 주요 컴퓨팅 기술에 대해 자세히 알아보세요.
간행물
관련 응용 분야에서 슈뢰딩거 기술을 활용한 동료 심사를 거친 논문 목록을 살펴보세요.