OCT 23, 2024
Crystal结构预测 用于小分子药物制剂的工作流程
摘要：
尽管晶型多态性和热力学溶解度的早期评估对于药物发现与开发至关重要，但这一问题至今仍难以解决，特别是对于占比日益增大的难溶性候选药物而言。 我们开发了一种晶体结构预测 （CSP）方法，该方法结合了新型的系统性晶体堆积搜索算法和分层能量排序协议，用于预测晶体多晶型。此外，我们还采用了自由能微扰 （FEP+ ）方法来计算热力学水溶性。经过大规模验证，我们的CSP和FEP+ 方法具有高精度、高可靠性和高效率，旨在为原料药和制剂开发过程中的多晶型筛选 及水溶性预测提供支持。
网络研讨会亮点：
- Schrödinger公司Crystal结构预测 平台简介，以及基于包含65种药物样分子（具有135种实验证实的多晶型）的大型多样化数据集进行的验证
- 基于物理理论 自由能微扰 (FEP+) 方法概述：该方法用于计算热力学水溶性并评估涵盖多种药用相关化合物的多样化化学空间 数据集
我们的演讲嘉宾
王玲格
高级副总裁，Schrödinger
科学研发高级副总裁王灵格于2012年加入Schrödinger 公司。他负责推进Schrödinger公司的基于物理理论 计算药物发现平台的发展。他于哥伦比亚大学获得博士学位，期间在理查德·弗里斯纳（Richard Friesner）和布鲁斯·伯恩（Bruce Berne）教授的指导下，致力于研究量化水分子在蛋白质-配体结合中的作用、生物分子模拟中的增强采样以及自由能计算等方法。王灵格在自由能方法的开发及其在药物发现中的应用领域发表了大量论文。