De Novo 설계 워크플로우
초대규모 화학 공간 탐색 및 정제를 위한 완전 통합형 클라우드 기반 설계 시스템
히트-투-리드(hit-to-lead) 및 리드 최적화(lead opt)를 위한 편향 없는 화학적 공간 탐색을 통해 화합물 설계 전략을 확장하십시오.
Schrödinger의 ‘De Novo Design Workflow’는 초대규모 화학 공간 탐색 및 정제를 위한 완전 통합형 클라우드 기반 설계 시스템입니다. 이 기술은 히트 분자나 리드 계열을 출발점으로 삼아, 다양한 화합물 열거 전략을 첨단 필터링 캐스케이드(AutoDesigner)와 결합하고, 자유 에너지 계산을 통한 엄격한 효능 평가(액티브 러닝 FEP+ )를 수행함으로써, 프로젝트의 핵심 기준을 충족하는 합성이 가능한 분자들을 식별합니다.
주요 역량
식별된 분자의 합성 용이성을 획기적으로 향상시킨다
반응 기반의 내장된 열거 기능을 활용하고, 원치 않거나 비현실적인 화학 반응을 배제하기 위한 고급 필터링 기능을 결합하여
유망한 물리화학적 특성 영역에서 효능이 뛰어난 선도 화합물을 효율적으로 선별한다
정확한 효능 예측을 활용하고, 이와 더불어 액티브 러닝
리간드 최적화의 신속화 및 프로그램의 성공
프로젝트와 관련된 최대 수십억 개의 가상 분자를 효율적으로 평가함으로써
광범위한 화학적 공간을 신속하고 원활하게 탐색
De Novo Design 워크플로는 클라우드에 배포 가능한 솔루션을 제공하며, 프로그램의 고유한 요구 사항에 맞춰 설정과 속성 공간을 유연하게 맞춤 구성할 수 있습니다.
1. 프로젝트별 입력 매개변수를 통해 탐색할 화학적 공간을 제어한다
웹 기반 기업용 분자 설계 및 협업 플랫폼인 ‘ LiveDesign ’ 내에서 출발 분자, 탐색할 분자 영역, 원하는 물리화학적 특성 공간, 그리고 프로젝트별 추가 필터를 정의하십시오.
2. 의약화학자들이 관심을 갖는, 합성적으로 다루기 쉬운 영역으로 확장한다
물리적 특성, FEP+, IP 및 도킹에 대한 적합성을 기반으로 한 고급 필터링 캐스케이드와 결합된 클라우드 네이티브 다단계 열거 전략을 활용하여, 원하는 화학적 공간 내에서 화합물 생성 및 필터링 과정을 연속적으로 자동으로 수행합니다.
3. 매우 정확한 컴퓨터 시뮬레이션 기반 결합 친화도를 바탕으로 아이디어 분자를 평가한다 어세이
프로젝트별 FEP+ 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습시키는, 검증된 자동화 워크플로를 활용하여, 최대 수백만 개의 화합물에 대해 매우 정확한 FEP+ 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
4. 협업 설계 플랫폼을 활용하여 생성된 분자를 분석하고 우선순위를 정한다
점수가 가장 높은 화합물을 검토하고, LiveDesign 에서 FEP+ 로 훈련된 머신러닝 모델을 활용하여 프로젝트 팀이 평가, 대화형 최적화 및 우선순위 지정을 수행할 수 있도록 하십시오.
간행물
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사례 연구 보기교육 및 자료
온라인 자격증 과정
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