IFD-MD
표적 물질 및 비표적 물질에 대한 신규 화학 물질의 정확한 리간드 결합 방식 예측
더 광범위한 표적 및 비표적에 대한 구조 기반 설계의 새로운 가능성을 열어줍니다.
IFD-MD는 실험적 방법에 근접한 정확도로 수용체-리간드 결합 자세를 예측하는 강력한 GPU 가속 솔루션으로, 비용을 절감하고 처리 시간을 단축합니다. IFD-MD를 모델 검증용 FEP+ 와 함께 사용하면, 상동 모델, AlphaFold 구조 또는 관련 없는 화학 물질에 결합된 실험적 구조를 출발점으로 하여 고정밀 구조 기반 신약 개발을 구현할 수 있는 완전한 인실리코(in silico) 방법을 구축할 수 있습니다.
리간드 결합 방식 예측에 있어 IFD-MD의 장점
실험용 구조를 확보하기 위해 기다릴 필요 없이 프로그램을 신속하게 진행하십시오
새로운 화학 계열에 대한 실험적 결정 구조를 기다리지 않고, 구조 기반 설계 작업을 진행한다
표적 외 활동을 파악하고 관련 위험을 완화한다
화학 물질에 결합된 것으로 알려진 비표적 물질에 대해 새로운 결정화 프로그램을 시작할 필요가 없도록 한다
다양한 치료 방식에 적용 가능
비공유 결합 리간드에서 공유 결합 리간드 및 거대고리 화합물에 이르기까지
막 단백질 표적의 합리화
결합 부위에는 명시적인 물 분자가, 막 영역에는 명시적인 지질 분자가 존재하는 경우
작동 원리
IFD-MD 스코어링 함수의 중요한 구성 요소로서, 물 분자가 결합에 미치는 영향을 반영합니다.
비고유 리간드 배열로 인해 발생하는 극성 기의 탈용매화를 감지하고 이에 대한 페널티를 부과합니다.
합의 방식을 활용하여, 흔히 발생하는 비표적 작용으로 인한 잠재적 문제를 설명하는 데 도움이 될 수 있는 모델을 생성합니다.
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