구조 기반 설계

• 선별 및 최적화 달성
• CATALYST 약리학적 구조 엔진, LibDock 또는 CDOCKER 도킹 방법을 사용하여 리간드 및 단편에 대한 가상 선별 수행
• GOLD로 도킹 수행 ^§
• 일반적인 의료 화학 반응 변환 및 시중에서 판매되는 시약을 사용하여 현장 리드 최적화 수행
• 스캐폴드 호핑 또는 시중에서 판매되는 화합물에서 얻은 분자 단편을 사용하여 현장 R 그룹 치환 수행

^§ Cambridge Crystallographic Data Centre의 라이선스 필요

• MM-PBSA 또는 MM-GBSA CHARMm 기반 방법으로 결합 에너지 계산
• 자유 에너지 섭동(FEP) 방법을 사용하여 일련의 동종 리간드에 대한 상대 리간드 결합 에너지를 정확하게 예측
• 다중 부위 람다 역학(MSLD)으로 모델링된 리간드 결합 라이브러리에 대한 결합의 상대적 자유 에너지 계산
• 유리, 불리 및 불만족 비결합 모니터의 포괄적인 세트를 사용하여 중요한 상호작용 잔류물 식별
• 선별 히트를 프로파일링하고 우선순위 지정하여 효능 및 대상 특수성 최적화

• 추가 선별을 위해 새로운 시작 지점으로 결합 라이브러리 설계 및 최적화.
• 점수를 기존 QSAR, 지문 및 양자역학 기반 descriptors와 결합하여 고급 예측 모델 생성
• TOPKAT을 사용하여 독성 최소화 및 약동학 프로파일 최적화.