Biotherapeutika-Entwicklung und -Optimierung
Kombination von KI-Leistung und physikbasierten Workflows für Biologika der nächsten Generation
Erweiterte Biologika-Erforschung mit KI und molekularer Modellierung
Präzision und Geschwindigkeit sind in der sich schnell entwickelnden Landschaft der biologischen Therapien von heute entscheidend. KI-gesteuerte Methoden verändern die Herangehensweise von Forschern an komplexe Aufgaben und beschleunigen die Erforschung neuer Therapeutika. Durch die Integration modernster KI-Modelle, wie die Modellfamilien AlphaFold2/OpenFold, RFDiffusion und ProteinMPNN, ermöglicht Discovery Studio Simulation auf der 3DEXPERIENCE® Plattform Molekularmodellierern und Computerbiologen den Übergang von der Konzeption hin zu optimierten Leitstruktur-Kandidaten. Sie arbeiten effizienter und können die besten Biotherapeutika-Kandidaten bei geringeren Kosten schneller ermitteln.
Als SaaS-Anwendung (Software-as-a-Service) ermöglicht Discovery Studio Simulation die Nutzung dieser leistungsfähigen Methoden, ohne dass teure Hardware oder technisches Fachwissen erforderlich sind. Über die benutzerfreundliche Oberfläche können Anwender Deep Learning mit physikbasierter Modellierung in einem einheitlichen Workflow kombinieren und mühelos komplexe Berechnungsaufgaben bewältigen, die High-Performance Computing erfordern.
Generatives Biologika-Design mit 3DEXPERIENCE
Discovery Studio Simulation bietet jetzt Zugriff auf RFDiffusion für die Entwicklung neuer Proteingerüste, die ein bekanntes Motiv enthalten, und auf die ProteinMPNN-Modellfamilie zur Erstellung neuartiger Proteinsequenzbibliotheken für eine vorgegebene Struktur. Zusammen mit AlphaFold2/OpenFold erweitern diese Modelle die ständig wachsende Palette an leistungsstarken KI-gesteuerten Lösungen von BIOVIA auf der 3DEXPERIENCE Plattform und helfen Computerbiologen, einen größeren biologischen Raum für die Erforschung neuartiger Biotherapeutika zu erkunden.
Strukturprognose mit künstlicher Intelligenz
Discovery Studio Simulation bietet OpenFold für die Monomer-Strukturvorhersage und AlphaFold2 für die Multimer-Strukturvorhersage auf der 3DEXPERIENCE Plattform. Durch die Kombination dieser Modelle mit physikbasierten Ansätzen in nur einer Anwendung ermöglicht Discovery Studio Simulation es Wissenschaftlern, ihre KI-generierten Strukturen mit Molekulardynamik-Simulationen zu verfeinern und nachgelagerte Workflows zur Optimierung ihrer Leitstruktur-Kandidaten zu verfolgen, wie z. B. virtuelles Screening über Docking, Probenahme von Konformationszuständen mit verbesserter molekularer Probendynamik oder Untersuchung der Eigenschaften von Proteinformulierungen.
Physikbasierte Workflows für die Erforschung von Biotherapeutika
Discovery Studio Simulation ist eine All-in-One-Lösung für die molekulare Modellierung, die Flexibilität und Vielseitigkeit bei der Entwicklung und Optimierung von hochwertigen Biotherapeutika bietet. Durch die Unterstützung von Forschern von der Strukturvorhersage bis zur Epitopkartierung, Affinitätsreifung, Humanisierung, Löslichkeitsvorhersage und Hilfsstoffformulierung bietet sie vollständigeIn-silico-Workflows mit branchenführenden Berechnungsmethoden. Mit Discovery Studio Simulation konzentrieren sich Forscher auf Kandidaten, die in klinischen Studien am ehesten erfolgreich sein werden, verkürzen die Entwicklungszeit, senken Kosten und optimieren den traditionell arbeitsintensiven Prozess der Erforschung von Biotherapeutika.
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Häufig gestellte Fragen zu Biotherapeutika-Lösungen
Biotherapeutika, auch als biologische Therapien oder Biologika bezeichnet, werden aus lebenden Organismen gewonnen. Dazu gehören unter anderem monoklonale Antikörper, antikörperbasierte Therapien (z. B. Antikörper-Wirkstoff-Konjugate, bispezifische Antikörper), Impfstoffe, Zell- und Gentherapien. Biotherapeutika sind in der Regel größer und komplexer als herkömmliche niedermolekulare Arzneimittel. Aufgrund ihrer höheren Spezifität und ihrer Fähigkeit, komplexe Signalwege anzuvisieren, werden Biotherapeutika zur Behandlung vieler komplexerer Erkrankungen wie Krebs, Autoimmunerkrankungen oder neurologischen Erkrankungen eingesetzt.
Discovery Studio Simulation ist eine SaaS-Anwendung, die auf der 3DEXPERIENCE-Plattform verfügbar ist und es Anwendern ermöglicht, Deep Learning und physikbasierte Modellierung für die Wirkstoffforschung auf einer benutzerfreundlichen Oberfläche zu kombinieren. Sie bietet Methoden zur Vorhersage der Proteinstruktur, Simulationen der Molekulardynamik (MD), Epitopkartierung, Humanisierung und mehr. Diese umfassende Plattform unterstützt Forscher bei der Erforschung und Optimierung von Biotherapeutika, reduziert Kosten und verkürzt Entwicklungszeiten.
Zusätzlich zu dem seit langem etablierten, marktführenden MODELER für homologische Modellierungsalgorithmen bietet Discovery Studio Simulation das mit dem Nobelpreis ausgezeichnete KI-Modell AlphaFold2 zur Vorhersage von Multimerstrukturen. Dassault Systèmes ist außerdem Mitglied des OpenFold Consortium und stellt OpenFold für die Vorhersage von Monomerstrukturen bereit. Anwender können diese Modelle mit MD-Simulationen kombinieren, um ihre KI-generierten Strukturen zu verfeinern und/oder nachgelagerte Workflows wie Docking, Sampling von Proteinkonformationen und Proteinformulierungsstudien zu unterstützen, um ihre Leitstruktur-Kandidaten zu optimieren.
Ja, denn als SaaS-Anwendung macht Discovery Studio Simulation teure Hardware oder umfangreiches technisches Know-how überflüssig. Die cloudbasierte Schnittstelle bietet nahtlosen Zugriff auf High-Performance Computing, sodass Forscher komplexe Aufgaben mühelos ausführen können.
Die Entwicklungsumgebung unterstützt eine Reihe von Workflows, die für die Biotherapeutika-Forschung und -Prozessentwicklung unerlässlich sind, darunter:
- Proteinstrukturvorhersage
- Epitopkartierung und Affinitätsreifung
- Humanisierung von Antikörpern
- Löslichkeitsvorhersage und Hilfsstoffformulierung
- Analyse von Protein-Protein-Wechselwirkungen und Docking
Durch die Integration von KI und physikbasierter Modellierung optimiert Discovery Studio Simulation die Erforschung von Biotherapeutika. Die Lösung unterstützt Forscher dabei, die besten Kandidaten zu identifizieren, bevor sie mit experimentellen Tests beginnen. Auf diese Weise können Teams den Zeit- und Kostenaufwand für die Erforschung von Biotherapeutika reduzieren.
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