Niedermolekulares Therapeutikadesign
Die einzige Lösung, die KI, maschinelles Lernen, physikbasierte molekulare 3D-Modellierung und Labor-IT in einer einzigen Umgebung kombiniert
Schnellere Identifizierung qualitativ hochwertiger niedermolekularer Arzneimittelmoleküle
Die Wirkstoffforschung erfordert einen multidisziplinären Ansatz. Die integrierten End-to-End-Lösungen von BIOVIA für niedermolekulares Therapeutikadesign basieren auf mehr als 30 Jahren Erfahrung in der Forschungsinformatik, der physikbasierten molekularen Modellierung und Simulation sowie der Labor-IT. Sie erleichtern die Zusammenarbeit zwischen multidisziplinären Forschungsteams, um niedermolekulare Medikamente schneller und kostenreduziert zu entdecken und zu entwickeln.
Eine Entwicklungsumgebung: Flexible, skalierbare und erweiterbare Cloud-Lösungen
Die Lösungen von BIOVIA für niedermolekulares Therapeutikadesign sind als Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen erhältlich und nahtlos in die 3DEXPERIENCE Plattform integriert. Die Lösungen können den Forschungsbedarf sowohl kleiner als auch großer Pharmaunternehmen erfüllen und bieten folgende Möglichkeiten:
- Schnelle Bereitstellung der neuesten Lösungen ohne Hardware- oder IT-Investitionen
- Anpassung von datengesteuerten Arbeitsabläufen, die sich auf die individuellen Anforderungen einzelner Forschungsprojekte konzentrieren
- Integration eindeutiger benutzerdefinierter oder Drittanbieter-Modelle, Algorithmen und Datenquellen.
Hochpräzise prädiktive Modellierung mit aktiven Lernzyklen
BIOVIA optimiert die Wirkstoffforschung durch die nahtlose Integration virtueller Identifizierung von Leitstrukturen und Optimierungsmethoden mit Ihren eigenen experimentellen Designs und Tests im Labor:
- Mit „aktivem Lernen“ Vorhersagen darüber generieren, was als Nächstes zu tun ist
- Demokratisierung des Zugangs zu prädiktiven Modellen für höhere Effizienz
- Sicherstellung der Datenintegrität, Sicherheit, Nachverfolgbarkeit und Konsistenz im gesamten Lebenszyklus der Arzneimittelentwicklung.
Moderne Wissenschaft mit KI und maschinellem Lernen
- KI-gestütztes Arzneimitteldesign
- Modellierung und Simulation
- Modellerstellung
Weniger kostspielige Praxistests durch generative KI
BIOVIA Generatives Therapeutikadesign (GTD) automatisiert die virtuelle Erstellung, Prüfung und Auswahl neuer kleiner Moleküle mit generativer KI. Es verbessert die Qualität der Leitstrukturen durch Multiparameter-Optimierungsstrategien (MPO), die gleichzeitig auf komplexe Zielproduktprofile (TPPs) eingehen.
Forscher verwenden diesen intuitiven KI-gestützten Arbeitsablauf, um Entwicklungszeitpläne zu verkürzen, verborgenes Know-how zu entdecken, chemische Räume zu erkunden und Millionen von Forschungsausgaben pro Programm zu sparen. GTD ist die einzige kommerzielle Software, die computergestützt medizinische Chemiker mit KI für die Entwicklung niedermolekularer Arzneimittel unterstützt.
Kombination aus KI und physikbasierter Modellierung für die Wirkstoffforschung
BIOVIA Discovery Studio Simulation ermöglicht Molekularmodellierern die Erstellung von 3D-Pharmakophor- und Andockmodellen, die dann in BIOVIA Generatives Therapeutikadesign zur Verbesserung der Qualität von Leitstruktur-Verbindungen verwendet werden können. Benutzer haben auch Zugriff auf den erstklassigen Andock-Algorithmus GOLD mit hohem Durchsatz aus dem Cambridge Crystallographic Data Center (CCDC) ohne zusätzliche Lizenzanforderungen.
Discovery Studio Simulationen umfasst jetzt OpenFold/AlphaFold-KI-Modelle zur Strukturvorhersage, zusätzlich zum validierten physikbasierten, seit langem validierten Homologiemodellierungs-Algorithmus MODELER.
Einfache Erstellung von ML-Modellen mit eigenen Labordaten
Die BIOVIA Machine Learning Workbench bietet eine benutzerfreundliche, interaktive Benutzeroberfläche und ermöglicht die Erstellung hochwertiger Modelle für Forscher mit wenig oder gar keinem datenwissenschaftlichen Hintergrund. Diese Modelle werden dann in Experimenten in BIOVIA Generatives Therapeutikadesign zur Optimierung von Leitstruktur-Verbindungen verwendet.
Die Koordination von Modelltrainings auf wiederkehrender Basis oder bei Verfügbarkeit neuer Daten hilft bei der Identifizierung der besten Wirkstoffkandidaten und nutzt alle Testdaten für ein verbessertes prädiktives Modell.
Leistungsfähigkeit KI-fähiger Daten nutzen
- Erkenntnisse aus Daten
- Verknüpfte Daten
Erkenntnisse aus Daten gewinnen
Es lassen sich schnelle und fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Verbindungen für die Tests synthetisiert werden sollen.
Mit BIOVIA Insight können Wissenschaftler molekulare Daten, die von Generatives Therapeutikadesign vorgeschlagen wurden, zusammen mit berechneten Eigenschaften und experimentell abgeleiteten Daten im Detail visualisieren, analysieren und durchsuchen sowie chemische Strukturen, Eigenschaften oder andere benutzerdefinierte Visualisierungen vergleichen und gleichzeitig nahtlos mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeiten.
Verbindung zu Daten aus der Praxis
BIOVIA Wissenschaftliches Notebook und BIOVIA Materialregistrierung tragen zur Steigerung der Effizienz und Teamproduktivität bei, indem vorhandenes Wissen genutzt, Materialien universell dargestellt und die Lücke zwischen Entdeckungen und nachgelagerten Aktivitäten geschlossen wird.
Beide unterstützen viele Schritte im Bereich des niedermolekularen Therapeutikadesigns, darunter:
- Die Registrierung von virtuellen Experimenten und Ideen für Verbindungen
- Die Erfassung von chemischen Reaktionen und synthetisierten Verbindungen in Chargen
- Ermittlung, ob Ideen für Verbindungen bereits als echte Verbindungen im Bestand des Teams vorhanden sind
Beginnen Sie Ihre Reise
Die Welt des niedermolekularen Therapeutikadesigns verändert sich. Erfahren Sie, wie Sie mit BIOVIA immer einen Schritt voraus bleiben können
Häufig gestellte Fragen zu niedermolekularen Arzneimitteln
Der Hauptunterschied zwischen hochmolekularen und niedermolekularen Arzneimitteln liegt in ihrer Größe, Struktur, ihrem Herstellungsprozess und ihrer Funktion im Körper. Die folgende Vergleichstabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen hoch- und niedermolekularen Arzneimitteln:
Komponente | Niedermolekulare Arzneimittel | Hochmolekulare Arzneimittel (Biologika) |
---|---|---|
Größe | Klein (in der Regel weniger als 1 kDa). | Groß (in der Regel> 1 kDa bis zu 150 kDa oder mehr). |
Aufbau | Einfache, gut definierte chemische Struktur. | Komplexe, dreidimensionale Struktur. |
Herstellung | Chemische Synthese in Laboren. | Hergestellt aus lebenden Zellen (biotechnologische Prozesse). |
Stabilität | Stabil, kann oft oral eingenommen werden. | Weniger stabil, erfordert in der Regel Kühlung und Injektion. |
Verabreichung | Oral, topisch, intravenös usw. | Meist injizierbar (intravenös, subkutan). |
Abgabemechanismus | Kann aufgrund der geringen Größe leicht in Zellen gelangen. | Abzielen auf extrazelluläre Komponenten, aufgrund ihrer Größe. |
Ziel | Wirkt häufig auf intrazelluläre Ziele wie Enzyme oder Rezeptoren. | Zielt primär auf extrazelluläre Rezeptoren oder Proteine ab. |
Immunogenität | Geringes Potenzial für das Auslösen einer Immunreaktion. | Höheres Immunogenitätspotenzial. |
Metabolismus | Metabolisiert in der Leber, in der Regel durch Enzyme. | Aufgespalten durch Proteolyse, hauptsächlich in Zellen oder Blutkreislauf. |
Entwicklungskosten | In der Regel niedrigere Produktions- und Entwicklungskosten. | Hohe Produktionskosten durch komplexe Fertigung. |
Lebensdauer des Patents | In der Regel kürzer aufgrund der einfacheren Produktion. | Länger aufgrund komplexer Entwicklung und Regulierung. |
Beispiele | Aspirin, Ibuprofen, Statine, Metformin. | Insulin, monoklonale Antikörper (z. B. Rituximab), Impfstoffe. |
Beispiele für niedermolekulare Arzneimittel sind:
- Aspirin (Acetylsalicylsäure) – wird als Schmerzmittel, entzündungshemmendes Mittel und Thrombozytenaggregationshemmer verwendet.
- Ibuprofen – ein nichtsteroidales entzündungshemmendes Medikament, das häufig zur Linderung von Schmerzen, zur Reduzierung von Entzündungen und zur Reduzierung von Fieber eingesetzt wird.
- Paracetamol (Acetaminophen) – wird als Schmerzmittel und zur Reduzierung von Fieber eingesetzt.
- Simvastatin oder Atorvastatin – Medikamente zur Senkung des Cholesterinspiegels im Blut.
- Metformin – ein orales Medikament zur Behandlung von Typ-2-Diabetes durch Senkung des Blutzuckerspiegels.
- Omeprazol – Ein Protonenpumpenhemmer, der die Magensäure-Produktion reduziert und Erkrankungen wie gastroösophageale Refluxkrankheit (GERD) und peptische Ulzera behandelt.
- Ciprofloxacin – ein Antibiotikum zur Behandlung bakterieller Infektionen.
- Sertralin – ein Antidepressivum, das zur Klasse der selektiven Serotonin-Wiederaufnahmehemmer (SSRI) gehört.
- Warfarin – ein Antikoagulans, das zur Vorbeugung von Blutgerinnseln eingesetzt wird.
Niedermolekulare Arzneimittel bieten mehrere Vorteile, darunter:
- Orale Verabreichung
- Durchlässigkeit der Zellmembran
- Stabilität
- Einfache Fertigung
- Zielspezifität
- Bioverfügbarkeit
- Weniger Wechselwirkungen mit anderen Medikamenten
Im Gegensatz zu niedermolekularen Arzneimitteln, die chemisch synthetisiert sind, werden große Moleküle mithilfe biologischer Prozesse gebildet. Diese Biologika werden aus lebenden Zellen hergestellt, was den Prozess komplexer, teurer und zeitaufwändiger macht. Sie erfordern oft spezielle Lagerungs- und Verabreichungsbedingungen (wie z. B. Kühlung und Injektion).
KI verbessert das Design von niedermolekularen Therapeutika durch die Automatisierung der Untersuchung chemischer Räume und die Vorhersage molekularer Wechselwirkungen. Dies ermöglicht Forschern, vielversprechende Verbindungen schneller zu identifizieren, Studien- und Fehlertests zu reduzieren und Leitstruktur-Moleküle mit höherer Präzision zu optimieren.
BIOVIA verbessert die Entwicklung niedermolekularer Arzneimittel durch die Integration von KI, maschinellem Lernen und molekularer Modellierung , um den Forschungsprozess zu rationalisieren. Forscher können datengesteuerte Entscheidungen treffen, Leitstruktur-Verbindungen optimieren und den gesamten Entwicklungszeitplan beschleunigen.
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