小分子疗法设计
唯一将 AI/机器学习、基于物理的 3D 分子建模和实验室信息学整合在同一环境中的解决方案
更快地识别高质量小分子药物分子
药物发现需要多学科方法。BIOVIA 的小分子疗法设计端到端一体化解决方案基于 30 多年的研究信息学、基于物理的分子建模和仿真以及实验室信息学方面的专业技术，可促进多学科研究团队之间的协作，以更低的成本、更快的速度来设计、发现和开发小分子药物。
一个平台：灵活、可扩展和可延伸的云端解决方案
BIOVIA 的小分子疗法设计解决方案以软件即服务 (SaaS) 应用的形式提供，并无缝集成在 3DEXPERIENCE 平台上。 它们可以满足小型团队和大型制药组织的研究需求，并且能够：
- 无需硬件或 IT 投资即可快速部署最新的解决方案
- 根据各个研究项目的独特需求来定制数据驱动型工作流程
- 整合独特的自定义或第三方模型、算法和数据源。
具有主动学习周期的高精度预测性建模
BIOVIA 将虚拟先导化合物识别和优化方法与您自己的实验室实验设计/测试无缝集成，从而优化药物发现：
- 使用“主动学习”预测“下一步工作”
- 普及化访问预测性模型，以提高效率
- 确保整个药物开发生命周期中的数据完整性、安全性、可追溯性和一致性。
先进的 AI 和机器学习科学
- AI 驱动的药物设计
- 建模和仿真
- 模型构建
通过创成式 AI 减少成本高昂的现实世界测试
BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) 利用创成式 AI 开展设计，能够自动化实现新型小分子的虚拟创建、测试和选择。它使用多参数优化 (MPO) 策略来提高先导化合物的质量，同时解决复杂的目标产品概况 (TPP)。
研究人员使用这种基于 AI 的直观工作流程来缩短开发周期、发现隐蔽的深度见解、探索化学空间，并为每个项目节省数百万美元的研究资金。GTD 是唯一一款旨在通过 AI 助力计算和药物化学家开展小分子药物开发商业级软件。
将 AI 与基于物理的建模相结合，以用于药物发现
BIOVIA Discovery Studio Simulation 使分子建模人员能够构建 3D 药效团和对接模型，然后将该模型用于 BIOVIA Generative Therapeutics Design，以提高先导化合物的质量。 用户还可以访问剑桥晶体数据中心 (CCDC) 提供的卓越高吞吐量对接算法 GOLD，没有额外的许可证要求。
除了基于物理的、经过长期验证的同源建模算法 MODELER 之外，Discovery Studio Simulation 现在还包括用于结构预测的 OpenFold/AlphaFold AI 模型。
使用您自己的实验室数据轻松构建 ML 模型
BIOVIA Machine Learning Workbench 提供易于使用的交互式用户界面，方便拥有少量或没有数据科学背景的研究人员进行高质量模型构建。 这些模型随后可用于 BIOVIA Generative Therapeutics Design 实验，以优化先导化合物。
定期地或当有新数据可用时“串联”模型培训，这有助于识别最佳备选药物，充分利用所有化验数据以改进预测性建模。
利用 AI 就绪数据的力量
- 数据深度见解
- 连接的数据
从数据中获得深度见解
快速、明智地决定要合成哪些化合物进行测试。
借助 BIOVIA Insight，科学家可以详细地可视化、分析和浏览 Generative Therapeutics Design 提出的分子数据，以及计算得出的属性和实验得出的数据，并且可以比较化学结构、属性或其他自定义可视化，同时与其他团队成员无缝协作。
连接到现实世界数据
BIOVIA Scientific Notebook 和 BIOVIA Materials Registration 物质注册功能模块 能够充分利用现有知识，实现材料的通用表述，以及弥合发现和下游活动之间的差距，从而有助于提高效率和团队生产力。
它们支持小分子疗法设计中的许多步骤，包括：
- 登记虚拟实验和化合物构思
- 分批收集化学反应及合成化合物信息
- 确定化合物构思是否已落实为团队库存中的实际化合物
开启您的旅程
小分子疗法设计行业瞬息万变。了解如何利用 BIOVIA 保持领先
关于小分子药物的常见问题答疑
大分子药物和小分子药物之间的主要区别在于其大小、结构、生产工艺及其在体内的作用方式。下面的对比表中突出显示了大分子药物和小分子药物之间的主要区别：
| 特征 | 小分子药物 | 大分子药物（生物制剂） |
|---|---|---|
| 大小 | 小（通常小于 1 kDa）。 | 大（通常大于 1 kDa，最大可达 150 kDa 或以上）。 |
| 结构 | 简单、定义明确的化学结构。 | 复杂的三维结构。 |
| 生产 | 在实验室中经过化学合成。 | 使用活细胞生产（生物技术过程）。 |
| 稳定性 | 稳定，通常可以口服。 | 稳定性较差，通常需要冷藏并采用注射方式。 |
| 给药途径 | 口服、外用、静脉注射等。 | 主要为注射（静脉、皮下）。 |
| 传递机制 | 由于比较小，可以轻松进入细胞。 | 由于比较大，以细胞外成分作为目标。 |
| 目标 | 通常作用于酶或受体等细胞内目标。 | 主要以细胞外受体或蛋白质作为目标。 |
| 免疫原性 | 引发免疫反应的可能性低。 | 免疫原性的可能性较高。 |
| 代谢 | 通常通过酶在肝脏中代谢。 | 主要在细胞或血液中被蛋白质水解分解。 |
| 开发成本 | 生产和开发成本通常较低。 | 制造复杂，导致生产成本较高。 |
| 专利有效期 | 由于生产较为简单，通常时间更短。 | 由于开发和监管复杂，时间更长。 |
| 示例 | 阿司匹林、布洛芬、他汀类药物、二甲双胍。 | 胰岛素、单克隆抗体（例如利妥昔单抗）、疫苗。 |
小分子药物的示例包括：
- 阿司匹林（乙酰水杨酸）- 用作止痛药、抗炎药和抗血小板剂。
- 布洛芬 - 一种非甾体抗炎药 (NSAID)，常用于止痛、消炎和退烧。
- 扑热息痛（对乙酰氨基酚）- 用作止痛药和退烧药。
- 辛伐他汀或阿托伐他汀 - 用于降低血液中胆固醇水平的药物。
- 二甲双胍 - 一种通过降低血糖水平来治疗 2 型糖尿病的口服药物。
- 奥美拉唑 - 一种质子泵抑制剂，用于减少胃酸分泌和治疗胃食管反流病 (GERD) 和消化性溃疡等疾病。
- 环丙沙星 - 一种用于治疗细菌感染的抗生素。
- 舍曲林 - 一种抗抑郁药物，属于选择性血清素再摄取抑制剂 (SSRI) 类。
- 华法林 - 一种用于预防血栓形成的抗凝药物。
小分子药物的优势主要体现在以下方面：
- 口服
- 细胞膜渗透性
- 稳定性
- 易于制造
- 靶标特异性
- 生物药效率
- 减少药物相互作用
与化学合成的小分子药物不同，大分子药物是通过生物工艺制造而成。这些生物制剂都是使用活细胞制造，因此工艺更加复杂、成本高昂且耗时。它们通常需要特殊的储存和给药条件（如冷藏和注射）。
AI 通过自动探索化学空间和预测分子相互作用来改进小分子疗法设计。这使研究人员能够更快地识别具有潜在应用价值的化合物、减少试错测试，并且更精确地优化先导分子。
BIOVIA 平台将 AI、机器学习和分子建模整合在一起，优化了发现过程，从而促进小分子药物开发。研究人员可以制定数据驱动型决策、优化先导化合物并加速整体开发周期。
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