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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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
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。
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:
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:
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。
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。
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。
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。
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:
小分子疗法设计行业瞬息万变。了解如何利用 BIOVIA 保持领先
与 BIOVIA 专家交流,了解我们的解决方案如何助力各种规模的组织实现无缝协作和可持续创新。
课程面向学生、学术界、专业人士和企业开放。找到适合您的 BIOVIA 培训。
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