Biasing Generative Therapeutics Design Towards the Good Stuff with Chemists Opinion Models
We are seeing great advances in AI-driven design of novel therapeutics, but does that mean the medicinal chemist will become obsolete?
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Small Molecule Therapeutics Design
AI/機械学習、物理学ベースの 3D 分子モデリング、ラボ・インフォマティクスを 1 つの環境で統合した唯一のソリューション
高品質の低分子医薬品の特定を迅速化
創薬には、複数の分野にわたるアプローチが必要です。BIOVIA の低分子医薬品設計向けのエンドツーエンドの統合ソリューションは、リサーチ・インフォマティクス、物理学ベースの分子モデリングおよびシミュレーション、ラボ・インフォマティクスにおいて 30 年以上かけて育んだ専門知識に基づいて構築されています。多分野にわたる研究チーム間のコラボレーションが高まるため、低分子医薬品の設計、発見、開発を迅速化し、コストを削減することができます。
1 つのプラットフォーム: クラウド上の伸縮自在で柔軟性、拡張性に優れたソリューション
BIOVIA の低分子医薬品設計ソリューションは、3DEXPERIENCE プラットフォームにシームレスに統合される Software-as-a-Service (SaaS)アプリケーションとして利用できます。 小規模なチームと大規模な製薬組織の両方の研究ニーズに対応することができ、以下の機能を備えています。
- ハードウェアや IT への投資を必要とせずに、最新のソリューションを迅速に導入
- 個々の研究プロジェクトに固有の要件に焦点を合わせたデータ主導型ワークフローをカスタマイズ
- 独自のカスタム・モデルまたはサードパーティー製モデル、アルゴリズム、およびデータ・ソースを組み込み
アクティブ・ラーニング・サイクルによる高精度の予測モデリング
BIOVIA は、仮想的なリード化合物の特定方法・最適化方法と、ラボでのユーザー独自の実験設計/テストをシームレスに統合することで、創薬を合理化します。これにより、次のことが可能になります。
- 「アクティブ・ラーニング」を使用して「次に何をすべきか」を予測
- 予測モデルへのアクセスを民主化し、効率を向上
- 医薬品開発のライフサイクルを通して、データの整合性、セキュリティ、トレーサビリティー、一貫性を確保
AI と機械学習を採り入れた最先端科学
- AI 主導の薬品設計
- モデリングとシミュレーション
- モデルの構築
生成 AI により、コスト高の実際の試験を削減
BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD)は、設計に生成 AI を採り入れることにより、新しい低分子の仮想的な作成、テスト、選択を自動化します。 複雑なターゲット製品プロファイル(TPP)を同時に処理するマルチパラメータ最適化(MPO)戦略を使用して、リード化合物を向上させます。
研究者は、この直感的な AI ベースのワークフローを使用することで、開発スケジュールの短縮、隠れた洞察の発見、化学的空間の探索、プログラムあたり数百万ドルの研究費の節約を行うことができます。GTD は、低分子医薬品開発のために、計算化学者と医薬化学者を AI で支援するように設計された唯一の商用グレードのソフトウェアです。
AI と物理ベースのモデリングを組み合わせた創薬
BIOVIA Discovery Studio Simulation を使用すると、分子モデリング担当者は 3D ファーマコフォアおよびドッキング・モデルを構築し、それを BIOVIA Generative Therapeutics Design で使用することで、リード化合物の品質を向上させることができます。 また、Cambridge Crystallographic Data Centre (CCDC)の高スループットのドッキング・アルゴリズム GOLD を追加のライセンスなしで利用することもできます。
Discovery Studio Simulation に、検証済みの物理ベースの、長期にわたり検証されてきたホモロジー・モデリング・アルゴリズム MODELER に加えて、構造予測用の OpenFold/AlphaFold AI モデルが追加されました。
お客様自身のラボ・データを使用して ML モデルを簡単に構築
BIOVIA Machine Learning Workbench は、使いやすい対話型のユーザー・インターフェースを備えており、研究者にデータ・サイエンス分野のバックグラウンドがほとんどないか、あるいはまったくなくても高品質のモデルを簡単に構築できるようにします。これらのモデルは、リード化合物を最適化するために、BIOVIA Generative Therapeutics Design の実験で使用されます。
定期的に、あるいは新しいデータが利用可能になったときに、モデルのトレーニングを実施するようにすれば、最適な薬物候補を特定しやすくなるため、すべてのアッセイ・データを活用して予測モデリングを向上させることができます。
AI 対応データのパワーの活用
- データ・インサイト
- データの関連付け
データからインサイトを獲得
どの化合物をテスト用に合成するかを、情報に基づいて迅速に決定できます。
BIOVIA Insight を使用すると、研究者は、Generative Therapeutics Design が提案した分子データを、計算された特性や実験的に得られたデータと併せて詳細に視覚化、分析、閲覧することができます。また、他のチーム・メンバーとシームレスに協力しながら、化学構造、特性やその他のユーザー設定の可視化情報を比較することができます。
実際のデータと関連付ける
BIOVIA Scientific Notebook と BIOVIA Materials Registration は、既存の知識を活用し、材料を汎用的に表現し、探索と下流工程の業務とのギャップを埋めることで、効率とチームの生産性を向上させます。
これらは、低分子医薬品設計の多くのステップをサポートしています。具体的には以下のものがあります。
- 仮想的な実験と化合物に関するアイデアの登録
- 化学反応および合成化合物のロットとして収集
- チームのインベントリに、化合物のアイデアがすでに実際の化合物として存在するかどうかを判定
さあ、始めましょう
低分子医薬品設計の世界は変化しています。BIOVIA で一歩先を行く方法を発見しましょう
From AlphaFold2 to OpenFold to Protein Structure Prediction in 3DEXPERIENCE
In the drug discovery world, AlphaFold2 is now almost synonymous with solving one of the most elusive problems in computational biology and chemistry: protein folding.
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Elevating Excellence in Drug Discovery: Combining AI/ML Models with Physics-Based Simulation Methods in Discovery Studio Simulation
Technology constantly evolves, but when and how does a new technology displace and replace an established one?
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低分子医薬品に関する FAQ
BIOVIA の活用方法
組織の規模の大小を問わず、シームレスなコラボレーションと持続可能なイノベーションに、このソリューションがどう役立つかについて、BIOVIA エキスパートがご説明します。
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学生、教育機関、専門家、企業向けのさまざまなコースとクラスがあります。お客様に最適な BIOVIA トレーニングを見つけてください。
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