生物学的製剤の設計と最適化
AI のパワーと物理ベースのワークフローを組み合わせた次世代生物製剤
AI と分子モデリングにより、生物学的製剤の発見を促進
今日の急速に進化している生物療法の環境では、精度とスピードが重要です。AI を活用した手法は、研究者による複雑なタスクへのアプローチ方法を変革し、新たな治療法の発見を促進します。最先端の AI モデル(AlphaFold2/OpenFold、RFDiffusion、ProteinMPNN モデル・ファミリー)を統合することで、3DEXPERIENCE® プラットフォーム上の Discovery Studio Simulation は、分子モデリング担当者や計算生物学者が着想から最適化された有力候補へ効率的に移行して、最適な生物学的製剤候補を迅速に低コストで特定できます。
SaaS (Software-as-a-Service)アプリケーションである Discovery Studio Simulation を使用すると、高価なハードウェアや技術的な専門知識を必要とせずに、これらの手法の力を簡単に利用できます。使いやすいインターフェースにより、ユーザーは、ディープ・ラーニングと物理ベースのモデリングを統合ワークフローで組み合わせることができ、高性能コンピューティングを必要とする複雑な計算タスクでも簡単に実行できます。
3DEXPERIENCE における生物学的製剤のジェネレーティブ・デザイン
Discovery Studio Simulation では、既知のモチーフを組み込んだ新しいタンパク質の骨組みを設計するための RFDiffusion と、特定の構造用の新しいタンパク質配列ライブラリを生成するための ProteinMPNN モデル・ファミリーにアクセスできるようになりました。これらのモデルは、AlphaFolder2/OpenFold とともに、3DEXPERIENCE プラットフォーム上で BIOVIA の成長し続ける強力な AI 主導ソリューションを拡張し、計算生物学者が新しい生物学的製剤の発見に向けてより大きな生物学的領域を探索できるように支援します。
人工知能による構造予測
Discovery Studio Simulation は、単量体構造予測用の OpenFold と、多重体構造予測用の AlphaFold2 を 3DEXPERIENCE プラットフォームで提供します。Discovery Studio Simulation は、単一のアプリケーション内でこれらのモデルを物理ベースのアプローチと組み合わせることで、科学者は、AI で生成された構造を分子動力学シミュレーションによって改良し、下流のワークフロー(ドッキングによる仮想スクリーニング、強化されたサンプリング分子動力学による配座状態のサンプリング、タンパク質組成特性の研究など)に従って有力候補を最適化できます。
生物学的製剤の発見のための完全な物理ベースのワークフロー
Discovery Studio Simulation は、高品質の生物学的製剤の設計と最適化に必要な柔軟性と汎用性を提供するオールインワンの分子モデリング・ソリューションです。 構造予測からエピトープ・マッピング、親和性成熟、ヒト型化、溶解性予測、賦形剤調製まで、研究者を支援することにより、クラス最高の計算方法を使用する完全な in silico ワークフローを提供します。Discovery Studio Simulation を使用すると、研究者は病院で成功する可能性が最も高い候補にフォーカスして、タイムラインを短縮し、コストを削減し、これまで大きな労力を必要としてきた生物学的製剤発見プロセスを合理化できます。
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生物学的製剤ソリューションに関する FAQ
生物学的製剤(生物学的治療法、バイオ医薬品とも呼ばれる)は、生物に由来します。これには、モノクローナル抗体、抗体ベースの治療法(抗体薬物複合体、二重特異性抗体など)、ワクチン、細胞療法、遺伝子治療などが含まれます。生物学的製剤は通常、従来の低分子医薬品よりも大きく、複雑です。高度な特異性と、複雑な経路を標的とする高度な能力があるため、生物学的製剤は、がん、自己免疫疾患、神経疾患など、数多くの複雑な疾患の治療に使用されます。
Discovery Studio Simulation は、3DEXPERIENCE プラットフォーム上で利用できる SaaS アプリケーションです。ユーザーは、使いやすいインターフェースで、ディープ・ラーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせて、薬物の発見に取り組むことができます。タンパク質構造予測、分子動力学(MD)シミュレーション、エピトープ・マッピング、ヒト型化などの方法を提供します。この包括的なプラットフォームは、生物学的製剤の発見と最適化の全体にわたって研究者を支援し、コストの削減とタイムラインの短縮を実現します。
Discovery Studio Simulation は、長年かけて確立された市場をリードするホモロジー・モデリング・アルゴリズム MODELER に加え、ノーベル賞を受賞した多重体構造予測用 AI モデル AlphaFold2 を提供します。ダッソー・システムズは OpenFold Consortium のメンバーでもあり、単量体構造予測用の OpenFold を提供します。ユーザーはこれらのモデルを MD シミュレーションと組み合わせて、AI で生成された構造を改良したり、ドッキング、配座サンプリング、タンパク質製剤研究などの下流ワークフローをサポートして、有力候補を最適化できます。
はい、できます。SaaS アプリケーションである Discovery Studio Simulation は、高価なハードウェアや広範な技術的専門知識を必要としません。クラウドベースのインターフェースにより、高性能コンピューティングにシームレスにアクセスできるため、研究者は複雑なタスクを簡単に実行できます。
このプラットフォームは、生物学的製剤の研究とプロセス開発に不可欠なさまざまなワークフローをサポートしています。以下にその例を示します。
- タンパク質構造予測
- エピトープ・マッピングと親和性成熟
- 抗体のヒト型化
- 溶解性予測および賦形剤調製
- タンパク質間相互作用解析およびドッキング
Discovery Studio Simulation は、AI と物理ベースのモデリングを統合することで、生物学的製剤の発見を効率化できます。研究者は、実験的試験に移行する前に最も有力な候補を特定できます。その結果、チームは生物学的製剤の発見に伴う時間とコストを削減できます。
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