리간드 및 약물 기반 설계
업계 최고의 도구로 소분자 치료제 설계 강화
단백질과 리간드의 결합 상호작용은 다양한 입체 및 전기화학 요소에서 기인합니다. 이러한 상호작용을 이해하면 연구원들은 더 빠르게 유망한 신규 치료제 후보를 식별할 수 있습니다. 약물 분자구조는 이러한 기능을 3D 공간에 표시하여 가상으로 화합물 라이브러리를 간단하게 조회하고, 기존 리드의 결합을 특징 지으며, 성능을 최적화합니다.
BIOVIA Discovery Studio는 CATALYST Pharmacophore Modeling and Analysis 도구 모음을 활용하여 구조화된 대상 데이터 유무와 관계없이 소분자 치료제 평가를 지원합니다. 이는 신규 약물 설계, 다중 대상 약물 설계 및 활동 프로파일링을 지원하여 소분자 R&D를 추진합니다.
- 구축
- 적용
- 설계
구축
- 사용 가능한 데이터에서 자동으로 약물 분자구조 생성
- 활성 리간드 세트
- 수용체 결합 지점
- 수용체-리간드 복합체
- 알려진 활동을 가진 제어 화합물 세트를 기반으로 엄격한 약물 분자구조 검증을 수행합니다.
- 가설에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 기하학적 기능 기반 쿼리
- 형상 유사성
- "금지" 공간
- 다중 활성 모드의 위험이 있는 매우 크고 다양한 화합물 세트에 대한 조화 약물 분자구조를 탐색하여 기존의 약물 분자구조 설명 알고리즘의 제한을 뛰어넘습니다.
적용
견고한 약물 분자구조 선별 연구 수행
- 3D 형태의 데이터베이스 구축 및 검색
- 리간드의 전체 형태 공간 고려 및 분석
- PharmaDB* 데이터베이스를 사용하여 목표를 벗어난 활동 및 약물 목적 변경 탐색
Discovery Studio는 이제 리간드 프로파일링에 대해 가장 광범위하게 보고된 데이터베이스를 포함합니다. scPDB*에서 구축되고 이를 통해 검증된 PharmaDB는 약 240,000개의 수용기-리간드 약물 분자구조 모델을 포함합니다.
설계
리간드와 결합 라이브러리 설계 및 특성화
- 반응 또는 코어 기반 라이브러리 열거
- 이온화 상태, 호변체 및 이성체 열거
- 바람직하지 않은 기능 그룹 및 Lipinski and Verber 규칙 또는 자체 기준으로 문제가 있는 후보 필터링
- 다양한 물리화학 및 고유한 특성 계산
- Pareto 최적화, 다양성 및 유사성 분석을 사용하여 결합 라이브러리 최적화
- PCA 분석을 사용하는 클러스터링 도구 및 3D 시각화
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