生物治疗药物设计和优化
将人工智能的强大功能与基于物理学的工作流程相结合,打造新一代生物制剂
利用人工智能和分子建模促进生物制剂发现
在当今快速发展的生物治疗领域,精度和速度至关重要。人工智能驱动的方法改变了研究人员处理复杂任务的方式,并加速了发现新疗法的速度。通过集成先进的人工智能模型(AlphaFold2/OpenFold、RFDiffusion 和 ProteinMPNN 系列模型),3DEXPERIENCE® 平台上的 Discovery Studio Simulation 可助力分子建模者和计算生物学家以更高的效率从构思阶段转向优化的主要候选药物,以更低的成本更快地识别理想生物治疗候选药物。
作为一款软件即服务 (SaaS) 应用程序,Discovery Studio Simulation 可助您轻松利用这些方法的强大功能,而无需昂贵的硬件或技术专业知识。通过其用户友好的界面,用户可以在统一的工作流程中将深度学习与基于物理学的建模相结合,轻松完成需要高性能计算的复杂计算任务。
3DEXPERIENCE 上的 Generative Biologics Design
Discovery Studio Simulation 现可以访问 RFDiffusion,用于设计包含已知基序的新蛋白质支架;以及 ProteinMPNN 系列模型,用于为给定结构生成新的蛋白质序列库。这些模型与 AlphaFold2/OpenFold 一起,扩展了 BIOVIA 在 3DEXPERIENCE 平台上不断增长的强大人工智能驱动解决方案套件,帮助计算生物学家探索更大的生物空间,以发现新的生物治疗药物。
利用人工智能进行结构预测
3DEXPERIENCE 平台上的 Discovery Studio Simulation 可提供用于单体结构预测的 OpenFold 和用于多聚体结构预测的 AlphaFold2。通过在单个应用程序中将这些模型与基于物理学的方法相结合,Discovery Studio Simulation 可助力科学家使用分子动力学仿真来优化其人工智能生成的结构,并遵循下游工作流程来优化其主要候选药物,例如通过对接进行虚拟筛选、使用增强采样分子动力学采样构象状态或研究蛋白质配方特性。
生物治疗药物研发基于物理学的完整工作流程
Discovery Studio Simulation 是一体化分子建模解决方案,可为高质量生物治疗药物的设计和优化提供灵活性和多功能性。 通过为研究人员提供从结构预测到表位映射、亲和力成熟、人源化、溶解度预测和赋形剂配方的支持,它可提供完整的计算机工作流程和一流的计算方法。借助 Discovery Studio Simulation,研究人员可以专注于最有可能在临床上取得成功的候选药物,加快时间表、降低成本,并简化传统上劳动密集型的生物治疗药物研发过程。
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关于生物治疗药物解决方案的常见问题答疑
生物治疗药物,也称为生物疗法或生物制剂,源自生物体。它们包括单克隆抗体、基于抗体的疗法(例如抗体药物偶联物、双特异性抗体)、疫苗、细胞和基因疗法等。生物治疗药物通常比传统的小分子药物更大、更复杂。由于其更高的特异性和针对复杂途径的能力,生物治疗药物可用于治疗许多更复杂的疾病,例如癌症、自身免疫性疾病或神经系统疾病。
Discovery Studio Simulation 是 3DEXPERIENCE 平台上提供的 SaaS 应用程序,它可助力用户在用户友好的界面中将深度学习与基于物理学的建模相结合,以进行药物研发。它提供蛋白质结构预测、分子动力学 (MD) 仿真、表位映射、人源化等方法。这一全面平台支持研究人员完成整个生物治疗药物的研发和优化过程,降低成本并加快时间表。
除了久负盛名、市场领先的同源建模算法 MODELER 之外,Discovery Studio Simulation 还提供荣获诺贝尔奖的人工智能模型 AlphaFold2,用于预测多聚体结构。达索系统也是 OpenFold 联盟成员之一,可提供 OpenFold,用于单体结构预测。用户可以将这些模型与 MD 仿真相结合,以优化其人工智能生成的结构,和/或支持下游工作流程,例如对接、构象采样和蛋白质配方研究,以优化其主要候选药物。
可以,作为一款 SaaS 应用程序,Discovery Studio Simulation 无需昂贵的硬件或丰富的技术专业知识。其基于云的界面可无缝访问高性能计算,使研究人员能够轻松执行复杂任务。
该平台支持生物治疗药物研究和工艺开发所必需的一系列工作流程,包括:
- 蛋白质结构预测
- 表位映射和亲和力成熟
- 抗体人源化
- 溶解度预测和赋形剂配方
- 蛋白质-蛋白质相互作用分析与对接。
通过集成人工智能和基于物理学的建模,Discovery Studio Simulation 可简化生物治疗药物的研发。它可以帮助研究人员在进行实验测试之前确定理想候选药物。因此,团队可以降低与生物治疗药物研发相关的时间和成本。
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