Schrödinger デジタル創薬セミナー 19:
Computational strategies for discovering and optimizing RNA- and DNA-targeting molecules
RNAおよびDNAを標的とする分子の創薬と最適化に向けた計算化学的アプローチ
現在の計算手法では、核酸とリガンドの結合予測において依然として多くの課題が残されており、この制約が、抗がん剤、抗ウイルス剤、抗菌剤など、RNAやDNAの活性を制御する低分子薬のin silico開発の進展を妨げてきました。
本ウェビナーでは、シュレーディンガーの高度な計算手法が、RNAおよびDNAを標的とした低分子創薬において、いかに高精度かつ効率的なアプローチを可能にしているかをご紹介します。RNA受容体を対象とした構造ベース創薬を支援する、in silicoヒット探索ワークフローの最新の改良点について解説します。さらに、RNAおよびDNAを標的とした創薬プログラムにおいて、相対結合自由エネルギー摂動法（FEP）を活用してリード最適化を精度高く導いた別の研究事例もご紹介します。本研究では、多様なリガンドおよび受容体のクラス、ならびにさまざまなリガンド－核酸間の結合様式について、既存データに基づく体系的な評価を行っています。
ウェビナーハイライト
- Glide、SiteMap、絶対結合FEP+を用いた、RNAおよびDNAへの低分子ドッキング手法と最新の適用事例を紹介
- 相対結合FEP+を活用した、RNAおよびDNAを標的とする分子の最適化戦略を解説
Our Speakers
Ara Abramyan
Principal Scientist I, Application Science, Schrödinger
フィラデルフィアのUniversity of the Sciencesで博士号取得後、NIH（米国国立衛生研究所）で神経伝達物質輸送体に関する研究に従事。現在は、お客様の創薬支援や、核酸や膜輸送体を標的とした系を扱う社内外の共同研究プロジェクトを主導しています。
Gary Zhang
Director, Hit Discovery, Schrödinger
デューク大学で生物システムにおける電荷移動経路の設計に関する研究で博士号を取得し、スクリプス研究所でペプチドドッキング性能の向上に取り組むポスドク研修を行いました。現在は、ドッキング技術のプロダクトマネージャーとして、GlideやWScoreなどの性能向上と適用範囲の拡大を目指すチームを率いています。