소분자 치료제 설계
단일 환경에서 AI/머신러닝, 물리학 기반 3D 분자 모델링 및 실험실 인포매틱스를 결합하는 유일한 솔루션
고품질 소분자 의약품 분자를 더 빠르게 식별
신약 개발에는 다분야 접근 방식이 필요합니다. BIOVIA의 소분자 치료제 설계용 엔드-투-엔드 통합 솔루션은 연구 인포매틱스, 물리학 기반 분자 모델링 및 시뮬레이션, 실험실 인포매틱스에 대한 30년 이상의 전문 지식을 기반으로 구축되었습니다. 이 솔루션은 다분야 연구 팀의 협업을 촉진하여 소분자 의약품의 설계, 발견 및 개발을 절감된 비용으로 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.
단일 플랫폼: 유연하고, 확장 및 연장 가능한 클라우드 솔루션
소분자 치료제 설계 를 위한 BIOVIA의 솔루션은 3DEXPERIENCE 플랫폼에 원활하게 통합된 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션으로 제공됩니다. 이 솔루션은 소규모 팀부터 대형 제약 기관까지의 연구 요구를 수용할 수 있으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 하드웨어 또는 IT 투자 없이 최신 솔루션을 빠르게 배포
- 개별 연구 프로젝트의 고유한 요구 사항에 집중하는 데이터 중심 워크플로 맞춤화
- 고유한 맞춤형 또는 타사 모델, 알고리즘 및 데이터 소스 통합.
능동적 학습 주기로 매우 정확한 예측 모델링
BIOVIA는 가상 리드 식별과 최적화 방법 및 사용자의 실험 설계/테스트를 원활하게 통합하여 신약 개발을 간소화합니다.
- "능동적 학습"을 통해 "다음에 만들 것"을 예측
- 예측 모델에 대한 접근성을 확대하여 효율성 증대
- 신약 개발 라이프사이클 전반에서 데이터 무결성, 보안, 추적 가능성 및 일관성 유지
AI 및 머신러닝이 포함된 첨단 과학
- AI 기반 의약품 설계
- 모델링 및 시뮬레이션
- 모델 구축
생성형 AI로 비싼 현실 테스트 감소
BIOVIA Generative Therapeutics Design(GTD) 은 생성형 AI를 활용하여 설계할 새로운 소분자의 가상 생성, 테스트 및 선택을 자동화합니다. 복잡한 대상 제품 프로필(TPP)을 동시에 처리하는 다중 파라미터 최적화(MPO) 전략을 사용하여 리드 품질을 개선합니다.
연구원들은 이 직관적인 AI 기반 워크플로를 사용하여 개발 타임라인을 줄이고, 모호한 인사이트를 이해하며, 화학 공간을 탐구하여, 프로그램당 수백만 달러의 연구 비용을 절감합니다. GTD는 전산 및 의약 화학자에게 소분자 신약 개발을 위한 AI를 제공하도록 설계된 유일한 상업용 소프트웨어입니다.
신약 개발을 위한 AI 및 물리학 기반 모델링 결합
BIOVIA Discovery Studio Simulation을 사용하면 문자 모델러가 3D 약물 및 도킹 모델을 구축할 수 있으며, 이는 BIOVIA Generative Therapeutics Design에서 리드 성분의 품질 개선을 위해 사용될 수 있습니다. 또한 사용자는 Cambridge Crystallographic Data Centre(CCDC) 에서 추가 라이선스 없이 높은 처리량의 고급 도킹 알고리즘인 GOLD 에 액세스할 수 있습니다.
DIScovery Studio 시뮬레이션은 이제 물리학 기반의 오랜 검증을 거친 동성 모델링 알고리즘인 MODELER에 더해 구조 예측을 위한 OpenFold/AlphaFold AI 모델을 포함합니다.
자체 실험실 데이터로 손쉽게 ML 모델 구축
사용하기 쉬운 대화형 사용자 인터페이스를 제공하는 BIOVIA Machine Learning Workbench는 데이터 사이언스 배경 지식이 적거나 없는 연구원들을 위해 고품질 모델 구축을 촉진합니다. 그런 다음 이러한 모델들은 BIOVIA Generative Therapeutics Design 실험에 사용되어 리드 성분을 최적화합니다.
반복 기반 또는 새로운 데이터가 사용 가능해질 때를 기반으로 하는 모델 교육 조정은 최적의 신약 후보를 식별하는 데 도움을 주며, 모든 분석 데이터를 활용하여 예측 모델링을 개선합니다.
AI 기반 데이터의 힘 활용
- 데이터 인사이트
- 연결된 데이터
데이터에서 얻는 인사이트
정보에 입각하여 테스트에서 어떤 성분을 합성할지 빠르게 결정합니다.
과학자들은 BIOVIA Insight를 사용하여 생성 치료제 설계에서 세부적으로 제안하는 분자 데이터와 함께 계산된 특성 및 실험으로 도출된 데이터를 시각화, 분석 및 탐색할 수 있으며, 화학 구조, 특성 또는 기타 맞춤형 시각화를 비교하는 동시에 다른 팀원들과 원활하게 협업할 수 있습니다.
실제 세계의 데이터 연결
BIOVIA Scientific Notebook 및 BIOVIA Materials Registration은 기존 지식을 활용하고, 재료에 대한 보편적 표현을 제공하며, 발견과 다운스트림 활동 간의 격차를 메워 효율성과 팀 생산성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
이들은 다음과 같은 소분자 치료제 설계의 많은 단계를 지원합니다.
- 가상 실험 및 화합물 아이디어 등록
- 화학 반응 및 합성 화합물을 로트로 포착
- 화합물 아이디어가 팀의 재고에 실제 화합물로 존재하는지 여부 확인
지금 바로 시작하기
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소분자 치료제 설계에 대한 FAQ
대분자와 소분자 의약품 사이의 주된 차이점은 크기, 구조, 생산 프로세스 및 체내 작용 방식에 있습니다. 아래는 대분자와 소분자 의약품 사이의 핵심 차이점을 담은 비교 표입니다.
| 기능 | 소분자 의약품 | 대분자 의약품(생물제제) |
|---|---|---|
| 크기 | 소형(일반적으로 1kDa 미만). | 대형(일반적으로 1kDa 초과, 최대 150kDa 이상). |
| 구조 | 단순하고 잘 정의된 화학 구조. | 복잡한 3차원 구조. |
| 생산 | 실험실에서 화학적 합성. | 살아있는 세포를 사용하여 생산(생물공학적 프로세스). |
| 안정성 | 안정적이며 종종 경구로 복용 가능. | 안정성이 떨어지며 일반적으로 냉장 보관과 주사 필요. |
| 투여 경로 | 경구, 외용, 정맥 주사 등. | 주로 주사 방식(정맥 주사, 피하) 사용. |
| 전달 매커니즘 | 크기가 작아 세포에 쉽게 침투할 수 있음. | 큰 크기로 인해 세포 외부 구성 요소를 대상으로 함. |
| 목표 | 주로 효소 또는 수용체와 같은 세포 내 대상에 작용. | 주로 세포 밖의 수용체 또는 단백질을 대상으로 작용. |
| 면역원성 | 낮은 면역 반응 유발 가능성. | 높은 면역원성 가능성. |
| 대사 | 주로 효소에 의해 간에서 대사됨. | 주로 세포 또는 혈류에서 단백질 분해에 의해 분해됨. |
| 개발 비용 | 일반적으로 낮은 생산 및 개발 비용. | 복잡한 제조로 인한 높은 생산 비용. |
| 특허 기간 | 일반적으로 간단한 생산 방식으로 인해 짧음. | 복잡한 개발 및 규제로 인해 길어짐. |
| 예 | 아스피린, 이부프로펜, 스타틴, 메트포르민. | 인슐린, 단클론항체(예: 리툭시맙), 백신. |
소분자 의약품 예는 다음과 같습니다.
- 아스피린 (아세틸살리실산) - 진통제, 항염증제, 항혈소판제로 사용됨.
- 이부프로펜 - 통증 완화, 염증 감소, 해열에 일반적으로 사용되는 비스테로이드성 소염 진통제(NSAID).
- 파라세타몰 (아세타미노펜) - 진통제 및 해열제로 사용됨.
- 심바스타틴 또는 아토르바스타틴 - 혈중 콜레스테롤 수치를 낮추는 데 사용되는 의약품.
- 메트포르민 - 혈당 수치를 낮춰 제2형 당뇨병을 치료하는 데 사용되는 경구 의약품.
- 오메프라졸 - 위산 생성을 줄이고 위식도 역류질환(GERD) 및 위궤양과 같은 상태를 치료하는 데 사용되는 양성자 펌프 억제제.
- 시프로플록사신 - 세균 감염 치료에 사용되는 항생제.
- 설트랄린 - 선택적 세로토닌 재흡수 억제제(SSRI) 계열의 항우울제 약물.
- 와파린 - 혈전을 방지하기 위해 사용되는 항응고제 약물.
소분자 의약품에는 다음과 같은 여러 장점이 있습니다.
- 경구 투여
- 세포막 투과성
- 안정성
- 제조 용이성
- 표적 특이성
- 생체 이용률
- 낮은 약물 상호작용
화학적으로 합성되는 소분자 의약품과는 달리 대분자 의약품은 생물학적 프로세스를 통해 생성됩니다. 이러한 생물제제는 살아 있는 세포를 사용하여 제조되며, 이로 인해 프로세스가 더 복잡하고, 비용과 시간이 많이 소모됩니다. 이들은 보관 및 투여에 특별한 조건이 필요합니다(냉장 보관, 주사 투여 등).
AI는 화학 공간 탐색을 자동화하고 분자 상호작용을 예측함으로써 소분자 치료제 설계를 개선합니다. 이를 통해 연구원들은 유망한 화합물을 빠르게 식별하고, 테스트의 시행착오를 줄이며, 리드 분자를 더 정밀하게 최적화할 수 있습니다.
BIOVIA의 플랫폼은 AI 머신러닝 및 분자 모델링을 통합하여 개발 프로세스를 간소화함으로써 소분자 의약품 개발을 강화합니다. 연구원들은 데이터 기반의 의사결정을 내리고, 리드 화합물을 최적화하며, 전체 개발 일정을 가속화할 수 있습니다.
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