
JAN 25, 2024
通过大规模研究推动药物研发项目从头设计
开发能够更全面、更有效地实现高质量化学物质从头设计的技術,一直是药物研发领域的一个长期目标。
为此,Schrödinger 最近牵头开发了一套工作流程,将大规模、兼顾合成可行性的从头设计方法(AutoDesigner)与基于自由能的严格评分方法(Active LearningFEP+ )相结合,用于评估小分子的活性(选择性 优化 )。该技术的最新进展已从R基团设计扩展至核心探索,使其能够更广泛地应用于早期阶段的化合物筛选(苗头化合物 )以及备用系列的发现。
在本场网络研讨会中,我们将介绍Schrödinger药物研发团队的几项最新案例研究,这些案例展示了这些从头设计技术如何帮助团队克服关键的设计挑战并加速项目进展。
亮点
- AutoDesigner与其他常见设计方法的实际对比,包括对化学空间 的评估、所耗时间以及实现设计目标的能力
- 在苗头化合物 识别过程中使用AutoDesigner设计新型核心
- 利用AutoDesigner设计 苗头化合物 →先导化合物 和先导化合物 优化 反应中的R基团
- 提高分子胶的效力与选择性 的实例,以及利用从头设计来加强知识产权保护的案例
- 将该技术应用于药物发现项目的要求与最佳实践
我们的演讲嘉宾

彼得·博斯,博士
二级首席科学家,Schrödinger
皮特·博斯(Pieter Bos)是AutoDesigner和从头设计 工作流的首席科学家兼产品经理。在Schrödinger ,他主要致力于自动化化合物设计算法的研究、开发和优化 。先导化合物 ,负责为内部及合作药物设计项目设计和构建枚举型药物分子库。他曾在格罗宁根大学本·费林加(Ben Feringa)教授的实验室获得有机合成化学博士学位。 在加入Schrödinger 之前,他曾在波士顿大学(约翰·波尔科教授和科里·斯蒂芬森教授指导下)从事合成方法学开发方面的博士后研究,并在哥伦比亚大学(布伦特·斯托克韦尔教授指导下)从事小分子药物发现方面的博士后研究。

萨特什·巴特,博士
执行董事,Schrödinger
萨特什·巴特(Sathesh Bhat)博士是药物研发部门的执行总监,于2011年加入Schrödinger 。他负责监督Schrödinger 内部及合作药物发现项目中的计算化学工作。此前,萨特什曾先后在默克(Merck)和礼来(Eli Lilly)任职,领导了多个药物发现项目的计算工作。他获得麦吉尔大学(McGill University)博士学位,其研究涉及开发基于结构的方法来预测结合自由能。 萨泰什是多项专利和学术论文的合著者,并持续在计算化学的广泛领域发表研究成果。

泽夫·科恩斯特,博士
二级首席科学家,Schrödinger
泽夫·科恩斯特(Zef Könst)是Schrödinger 治疗学研究组的首席科学家,作为一名药物化学家,他负责药物发现项目的执行工作。泽夫曾在诺华(Novartis)和Nurix Therapeutics任职,于2020年加入Schrödinger ,并为四种处于临床开发阶段的化合物做出了贡献。他曾在范德瓦尔(Vanderwal)教授的指导下,于加州大学欧文分校获得博士学位。