利用基于结构的建模优化您的蛋白质设计项目
借助Schrödinger的蛋白质设计服务，弥合传统湿实验方法与基于计算的蛋白质优化 之间的差距。Schrödinger 的科学家将凭借我们的专业知识，以及独特的计算驱动型蛋白质突变工作流程——该流程整合了包括FEP+ 在内的多项差异化技术——助力您的药物发现项目取得进展。
可提供的服务
亲和力 工程学：
增强或减弱蛋白质与其结合位点亲和力 的结合靶点
选择性 工程学：
调节一种蛋白质对靶点 的优先结合，使其优于另一种
交叉反应性工程：
扩展针对多个靶点的结合广度
pH依赖性结合：
设计两种蛋白质之间的pH依赖性结合或解离
稳定性工程：
提高基于蛋白质的生物制剂的物理稳定性
可开发性评估：
优化溶解度、化学稳定性和物理稳定性等性质
最适合：
那些……的公司和团队
希望降低蛋白质优化 的成本并加快获得结果的时间
希望利用基于结构的计算方法来筛选出更优质的候选分子
希望借助Schrödinger的先进基于物理理论 方法和专业知识
项目……
利用实验测定的输入蛋白质的高分辨率三维结构进行稳定性预测，或利用蛋白质-蛋白质复合物的高分辨率三维结构进行亲和力 、选择性 、交叉反应性以及pH依赖性结合预测
在需要优化多个参数的情况下
借助无与伦比的技术和专业知识，推动您的探索计划
通过尽早剔除无关突变，并快速产生新思路和后续设计方案，将您的蛋白质优化 工作的成本和时间从数月缩短至数周
通过对多个参数进行同步优化 ，更快地识别出更优质的候选方案，从而加快方案的测试和筛选进程
充分利用Schrödinger 技术的大规模全面优势。服务内容涵盖所有计算资源、许可及服务时间，以实现全面的蛋白质工程
将您独特的项目知识与我们基于30多年研发经验积累的计算专业知识相结合
案例研究
挑战
优化蛋白质亲和力 是设计出疗效、可开发性和安全性更佳的生物制剂的关键因素。传统方法（如定点突变）需要对每个变体进行生产、纯化和测试，这不仅耗时且成本高昂，而最终仅能获得约5%至10%的突变具有改善的亲和力 。
结果
在一组包含702个突变的数据集中，涉及39个位点的18个突变，Schrödinger的蛋白质工程 工作流在不到4周的时间内，成功从一个规模仅为完整数据集1/8的实验面板中，识别出了33个亲和力 功能改善突变中的21个（64%）。利用FEP+ 进行蛋白质亲和力 功能改善研究，使科学家能够更快地识别重要突变，同时降低实验成本。
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经过科学验证的解决方案，用于基于结构的药物设计
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利用自由能微扰 计算对蛋白质-蛋白质复合物突变的相对结合能进行稳健预测
Sampson JM 等。 《分子生物学杂志》. 2024，436(16)，168640。
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利用……准确预测残基突变后蛋白质热力学稳定性的变化自由能微扰
Scarabelli G 等。 《分子生物学杂志》. 2022, 434(2), 167375.
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利用FEP对蛋白质-蛋白质界面中导致电荷变化的序列突变进行相对结合亲和力 预测
克拉克（Clark AJ）等。 《分子生物学杂志》. 2019，431(7)，1481-1493。