AIDDISON™ Explorer: AI 기반 신약 개발 소프트웨어

생성형 AI 기반 분자 설계 및 후보 물질 우선순위 선정
신약 개발 초기 단계는 상충되는 제약 조건 속에서 합성할 적절한 분자를 선정하는 데 달려 있습니다. AIDDISON™ Explorer는 화학적 공간을 표적화하여 탐색하고, 후보 구조를 생성하며, 효능, ADMET 및 합성 타당성에 걸친 다중 매개변수 최적화를 바탕으로 이를 순위화합니다.
이 모델은 성공 및 실패한 화합물을 모두 포함하는 30년 이상의 제약 R&D 데이터를 기반으로 훈련되어, 초기 단계의 의사결정을 보다 신속하고 현실적으로 지원합니다.

설계 기준에서 순위별 후보 물질까지
목표 프로필과 설계 제약 조건을 정의하십시오. AIDDISON™ Explorer는 새로운 후보 분자를 제안하고, 정의된 평가 기준에 따라 이를 평가하며, 결과를 순위별로 정리하여 연구자들이 처음부터 가장 유망한 구조에 실험 노력을 집중할 수 있도록 지원합니다.
의약 화학자를 위한 핵심 역량
생성형 분자 설계
REINVENT 4.0 프레임워크에서 도출된 강화 학습 기반 모델을 사용하여 새로운 분자 구조를 생성합니다. 정의된 설계 제약 조건에 따라 탐색을 진행하여, 기존 스캐폴드를 넘어서는 후보 물질을 식별합니다.
다중 매개변수 최적화(MPO)
효능, 물리화학적 특성 및 개발 가능성 요소를 동시에 균형 있게 고려합니다. 다중 목표 점수 산정을 통해 프로젝트 기준을 가장 잘 충족하는 후보 물질을 식별할 수 있습니다.
예측적 ADMET 모델링
수십 년에 걸친 제약 실험 데이터로 훈련된 머신러닝 모델을 사용하여 예측된 ADMET 특성을 조기에 평가합니다. 예측 결과에는 결과 해석을 지원하는 신뢰도 지표와 설명 가능한 AI 지표가 포함됩니다.
합성 가능성을 고려한 후보 물질 설계
SYNTHIA® API 통합 기능을 활용하여 합성 접근성 점수를 평가하고, 경로 타당성, 단계 수, 빌딩 블록 가용성 등을 고려한 실행 가능한 역합성 경로를 생성합니다.
신약 발굴 워크플로우에서의 AI 기반 분자 설계
AIDDISON™ Explorer는 기존의 전산 및 실험적 신약 발굴 도구를 보완합니다. 이 플랫폼에서 생성된 후보 분자는 표준 파일 형식(CSV, SDF, RD)을 사용하여 도킹, 합성 계획 및 실험 워크플로우로 직접 내보낼 수 있습니다. 출력 결과에는 예측된 ADMET 프로파일, 물리화학적 특성 및 합성 용이성 평가가 포함된 순위별 후보 분자가 포함됩니다.
ISO 27001 인증을 받은 데이터 보안을 갖춘 클라우드 네이티브 배포 방식은 기업 연구 환경에서의 사용을 지원합니다.
정의된 표적 프로파일에 부합하는 다양한 데 노보 후보 분자를 생성한다.
우선순위가 지정된 스캐폴드 주변의 화학적 공간을 탐색하고 새로운 구조적 변이체를 규명한다.
선도 화합물 최적화 과정에서 효능, ADMET 특성 및 합성 가능성을 균형 있게 고려해야 한다.
AIDDISON™ 신약 개발 소프트웨어로 다음 단계의 획기적인 성과를 창출하세요
AIDDISON™ 플랫폼이 어떻게 데이터 기반의 통찰력과 영감을 제공하여 귀사의 신약 개발 노력을 한 단계 더 발전시킬 수 있는지 알아보세요.
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사용자 후기
"AIDDISON™은 분자 모델링, 도킹 및 스코어링을 위한 일련의 도구를 통합한, 사용하기 쉬운 선도물질 발굴 도구입니다.”
-신약 개발 담당 수석 부사장,
Emerging Biotech
"다양한 예측, 도킹 및 분석 도구를 갖춘 이 소프트웨어를 통해 신약 개발 과정을 가속화할 수 있습니다.”
-화학 부문 책임자,
제약사
"AIDDISON™은 데이터 분석 기능과 여러 가상 데이터베이스를 검색할 수 있는 기능을 결합하여 효율적으로 히트 확장을 수행함과 동시에, 예비 분자 모델링을 통합하여 구조적 통찰력을 제공합니다.”
-신약 개발 의약화학자,
신생 바이오테크 기업
"분자 모델링과 광범위한 화학적 공간 탐색에 관심이 있는 의약 화학자들을 위한 원스톱 솔루션."
-의약 화학자,
Emerging Biotech
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