ウェビナー：
AIとレトロシンセシスの活用
低分子化合物探索の効率化
September 9th 2025
11:00am - 12:00pm ET
on AI & Lab Software Digital Summit from Lab Manager from September 9-10 2025
AIとデジタルワークフローは、低分子の設計、評価、合成方法を再構築しています。このウェビナーでは、従来の手法で発見された低分子が、完全なインシリコ・アプローチを用いることで、どのように効率的に同定されたかを示すレトロスペクティブ・ケーススタディを紹介する。
ジェネレーティブな分子設計と予測的ADMETモデリングを行うAIDDISON™と、後合成およびライブラリー合成計画を行うSYNTHIA®を用いた、統合されたデジタルDMTA（Design-Make-Test-Analyze）サイクルをご紹介します。この反復ワークフローにより、意思決定の迅速化、化合物の優先順位付けの改善、設計と合成の緊密な連携が可能になります。
参加者は、AIとラボ・ソフトウェアがどのように初期段階のディスカバリーを強化し、低分子化合物の研究開発の効率を向上させるかについて、実践的な洞察を得ることができる。
学習目的
- 統合されたデジタルワークフローにより、ヒット・ツー・リードおよびヒット候補化合物の最適化がどのように強化されるかを学びます。
- 薬剤のような特性を持つ多様な分子ライブラリーを生成するためのアプリケーションを探求する
- 逆合成および前方合成計画により、de novo設計をどのように改良し、現実的な実現可能性と合成までのスピードを向上させるかを確認する。
スピーカー
Suhasini M Iyengar, Ph.D.
Application and Discovery Scientist - AI and Cheminformatics
スハはノースイースタン大学で計算化学の博士号を取得し、パーキンソン病やアルツハイマー病などの神経疾患に対する構造ベースの創薬を専門とする。創薬のための最先端の計算ツールの活用を得意とし、SARS-CoV-2に関連する重要なタンパク質標的に対する新規阻害剤を創製するプロジェクトの陣頭指揮を執った。
彼女の研究ポートフォリオは、これらの革新的な計算ツールを最新の医薬品探索方法論に応用することに多大な貢献をしており、同時に学部生や大学院生を指導し、創薬研究を進めている。
AIソフトウェアAIDDISONのアプリケーションサイエンティストとして、スハは顧客との交流を促進し、開発チームとエンドユーザーとの間の連絡役として重要な役割を果たしている。彼女の深い専門知識により、AIDDISONはAIを活用した医薬品探索の最先端を走り続け、ユーザーのニーズに応える優れた価値と革新的なソリューションを提供しています。
Emma Gardener, Ph.D.
Cheminformatics Technologies テクニカルアプリケーションサイエンティスト
エマ・ガーデナーは、トリニティ・カレッジで学士号を取得後、バイオテクノロジー業界で研究員として数年間働いた後、NSF大学院研究員としてブラウン大学で有機化学の博士号を取得した。ジェイソン・セロ教授に師事し、抗菌性ペプチド天然物の合成のための新しい方法論の開発に取り組んだ。2018年、Cheminformatics Technologies部門にテクニカルアプリケーションサイエンティストとして入社し、後合成設計ソフトウェアSYNTHIA®の商業ライセンスを担当。
