案例研究：Tankyrase 抑制剂

最近的一个案例研究体现了这一工作流程。从已知的坦克酶抑制剂开始，AIDDISON™ 利用生成模型和虚拟筛选生成了一系列不同的类似物。这些候选化合物经过 ADMET 特性筛选，并与目标蛋白质对接。然后，最有希望的结构被送往 SYNTHIA® 进行逆合成分析，确保只有可合成的先导物才能进入下一阶段。与传统方法相比，这种方法加快了新型可行候选药物的鉴定速度，并能更彻底地探索化学空间。

应用说明亮点："AIDDISON：在安全、基于网络的 SaaS 平台中利用 AI/ML 和 CADD 工具增强药物发现能力

Rusinko 等人撰写的激进应用说明 "AIDDISON：在基于网络的安全 SaaS 平台中利用 AI/ML 和 CADD 工具增强药物发现能力 "于 2024 年发表在《化学信息与建模期刊》上。该刊物详细介绍了 AIDDISON™ 的架构、工作流程和实际影响，包括其与 SYNTHIA® 的集成。

应用说明的主要内容：

• 安全性和可访问性：AIDDISON™ 已通过 ISO 27001 认证，可确保敏感研发项目的数据安全和合规性。
• 端到端工作流程：该平台涵盖从虚拟筛选和 ADMET 预测到合成可行性和采购的所有内容。
• 以用户为中心的设计：直观的界面降低了非专业人员的门槛，实现了先进计算药物发现工具的平民化。
• 与 SYNTHIA® 集成：与 SYNTHIA® 的无缝切换可实现即时的逆向合成分析，实现从 "制造什么 "到 "如何制造 "的闭环。

阅读完整的应用说明：
AIDDISON：通过基于网络的安全 SaaS，利用 AI/ML 和 CADD 工具增强药物发现能力AIDDISON：增强药物研究的能力...

对于 SYNTHIA® 用户来说，采用 AIDDISON™ 意味着：

• 更快的创新：在合成设计前快速生成、筛选新分子并确定其优先次序。
• 降低项目风险：将资源集中在具有生物前景和合成可行性的分子上。
• 简化工作流程：在安全的云环境中，从虚拟设计到可操作的合成设计，实现无缝衔接。
• 协作能力：跨团队共享项目、分析和见解，缩小计算化学家和实验化学家之间的差距。

AIDDISON™ 和 SYNTHIA® 的结合代表了药物发现领域的范式转变。这些平台将 "制造什么 "和 "如何制造 "这两个步骤整合到一个工作流程中，使化学家能够自信地进行创新，加快时间进度，并以前所未有的效率将新疗法推向市场。

了解更多信息：点播网络研讨会

如果您有兴趣了解这些概念的实际应用，我们向您推荐最近举办的网络研讨会：

使用人工智能和逆合成软件简化小分子发现
由 Lab Manager 在人工智能与实验室软件数字峰会上介绍

本专题以回顾性案例研究为特色，展示了如何利用完全硅学方法更高效地鉴定最初通过传统方法发现的已发表小分子。演讲者利用 AIDDISON™ 进行生成式分子设计和预测性 ADMET 建模，并利用 SYNTHIA® 进行回溯合成和文库合成设计，演示了一个集成的数字设计-制造-测试-分析 (DMTA) 循环。该工作流程展示了人工智能和数字工具如何实现更快的决策、更好的化合物优先排序以及设计与合成之间更紧密的匹配。

主要学习目标：

• 利用集成的数字工作流程加强 "命中到先导"（hit-to-lead）和候选化合物的优化
• 生成具有所需类药特性的多样性化合物库
• 利用逆向合成和正向合成规划完善新设计，以提高实际可行性和合成速度

演讲者

• Suhasini M Iyengar 博士（AIDDISON™ 应用和发现科学家）
• Emma Gardener 博士（SYNTHIA® 技术应用科学家）

观看网络研讨会：
使用人工智能和逆向合成来...

本网络研讨会提供了实用的见解和实际案例，说明如何共同利用 AIDDISON™ 和 SYNTHIA® 来加强早期发现并提高小分子研发的效率。

准备好改变您的工作流程了吗？
在此进一步了解 SYNTHIA® 和 AIDDISON™，请访问digitalchemistry.ai。

参考文献

• Rusinko, A., Rezaei, M., Friedrich, L., Buchstaller, H.-P., Kuhn, D., & Ghogare, A. (2024).AIDDISON: Empowering Drug Discovery with AI/ML and CADD Tools in a Secure, Web-Based SaaS Platform.化学信息与建模期刊》，64（1），3-8。DOI: 10.1021/acs.jcim.3c01016.