WEBINAR:
Dal concetto al composto
Il ruolo di SYNTHIA® nella moderna retrosintesi e nella progettazione di librerie
9 settembre 2025
11:00am - 12:00pm ET
on AI & Lab Software Digital Summit from Lab Manager from September 9-10 2025
L'AI e i flussi di lavoro digitali stanno rimodellando il modo in cui le piccole molecole vengono progettate, valutate e sintetizzate. In questo webinar presentiamo un caso di studio retrospettivo che mostra come una piccola molecola pubblicata, originariamente scoperta con metodi tradizionali, possa essere identificata con maggiore efficienza utilizzando un approccio completamente in silico.
Verrà illustrato un ciclo digitale integrato di Design-Make-Test-Analyze (DMTA) utilizzando AIDDISON™ per la progettazione generativa della molecola e la modellazione ADMET predittiva e SYNTHIA® per la pianificazione della retrosintesi e della sintesi della libreria. Questo workflow iterativo consente un processo decisionale più rapido, una migliore prioritizzazione dei composti e un più stretto allineamento tra progettazione e sintesi.
I partecipanti otterranno una visione pratica di come l'intelligenza artificiale e il software di laboratorio possano migliorare la scoperta nelle fasi iniziali e l'efficienza della ricerca e sviluppo di piccole molecole.
Obiettivi di apprendimento:
- Imparare come un flusso di lavoro digitale integrato possa migliorare l'ottimizzazione degli hit-to-lead e dei candidati hit.
- Esplorare le applicazioni per la generazione di librerie di molecole diverse con proprietà simili a quelle dei farmaci desiderati.
- Scoprire come la pianificazione della sintesi retrosintetica e in avanti può affinare i progetti de novo per la fattibilità nel mondo reale e la velocità di sintesi.
Altoparlante
Suhasini M Iyengar, Ph.D.
Application and Discovery Scientist - AI and Cheminformatics
Suha ha conseguito un dottorato in Chimica computazionale presso la Northeastern University, specializzandosi nella scoperta di farmaci basati sulla struttura per disturbi neurologici come il Parkinson e l'Alzheimer. Grazie alla sua esperienza nell'utilizzo di strumenti computazionali all'avanguardia per la scoperta di farmaci, Suha ha guidato progetti per la creazione di nuovi inibitori per bersagli proteici critici associati alla SARS-CoV-2.
Il suo portfolio di ricerca vanta contributi significativi all'applicazione di questi strumenti computazionali innovativi alle moderne metodologie di scoperta dei farmaci, oltre a fare da tutor a studenti universitari e laureati nei loro progetti di scoperta dei farmaci.
In qualità di application scientist per il software di intelligenza artificiale AIDDISON, Suha svolge un ruolo fondamentale nel guidare le interazioni con i clienti e nel fungere da collegamento tra il team di sviluppo e gli utenti finali. La sua profonda esperienza garantisce che AIDDISON rimanga all'avanguardia nella scoperta di farmaci guidata dall'intelligenza artificiale, fornendo un valore eccezionale e soluzioni innovative per soddisfare le esigenze dei suoi utenti.
Emma Gardener, Ph. D.
Technical Application Scientist, Cheminformatics Technologies
Emma Gardener si è laureata al Trinity College e ha lavorato per diversi anni come ricercatrice associata nell'industria biotecnologica prima di completare il dottorato in Chimica organica alla Brown University come borsista NSF. Ha studiato sotto la guida del Prof. Jason Sello, dove ha lavorato allo sviluppo di una nuova metodologia per la sintesi di prodotti naturali peptidici antibatterici. Nel 2018 è entrata a far parte del dipartimento Cheminformatics Technologies come Technical Application Scientist ed è responsabile delle licenze commerciali del software di progettazione retrosintetica SYNTHIA®.
