ケーススタディタンキラーゼ阻害剤

最近のケーススタディは、このワークフローを例証している。既知のタンキラーゼ阻害剤から出発して、AIDDISON™は生成モデルとバーチャル・スクリーニングを用いて多様なアナログを生成した。これらの候補はADMET特性についてフィルターにかけられ、標的タンパク質にドッキングされた。次に、最も有望な構造がSYNTHIA®に送られ、逆合成解析が行われ、合成可能なリード化合物のみが次の段階に進むことが保証された。このアプローチにより、新規で実現可能な医薬品候補の同定が加速され、従来の手法だけよりもケミカルスペースの徹底的な探索が可能になりました。

アプリケーションノート ハイライト: "AIDDISON: 安全なウェブベースのSaaSプラットフォームでAI/MLとCADDツールによる医薬品探索を強化"

Rusinkoらによる急進的なアプリケーションノート「AIDDISON: Empowering Drug Discovery with AI/ML and CADD Tools in a Secure, Web-Based SaaS Platform」が、2024年のJournal of Chemical Information and Modelingに掲載されました。この論文では、SYNTHIA®との統合を含む、AIDDISON™のアーキテクチャ、ワークフロー、および実社会への影響について詳しく説明しています。

アプリケーションノートの主な内容です：

• セキュリティとアクセシビリティAIDDISON™はISO 27001認証を取得しており、機密性の高い研究開発プロジェクトにおけるデータのセキュリティとコンプライアンスを保証します。
• エンドツーエンドのワークフロー：このプラットフォームは、仮想スクリーニングやADMET予測から合成の実現可能性や調達まで、すべてをカバーします。
• ユーザー中心の設計：直感的なインターフェースにより、専門家以外の障壁を下げ、高度な計算創薬ツールへのアクセスを民主化します。
• SYNTHIA®との統合：SYNTHIA®へのシームレスなハンドオフにより、即時の逆合成解析が可能になり、"何を作るか "から "どのように作るか "へのループを閉じることができます。

アプリケーションノート全文を読む:
AIDDISON: Empowering Drug Disc...

SYNTHIA®ユーザーにとって、AIDDISON™の採用は以下のことを意味します：

• より迅速なイノベーション：合成計画前の新規分子の生成、フィルター、優先順位付けを迅速に行うことができます。
• リスクの少ないプロジェクト：生物学的に有望で、かつ合成が可能な分子にリソースを集中。
• 合理化されたワークフロー：安全なクラウドベースの環境で、バーチャルデザインから実行可能な合成計画までシームレスに移動。
• コラボレーション力：プロジェクト、分析、洞察をチーム間で共有し、計算化学者とベンチケミスト間のギャップを埋める。

AIDDISON™とSYNTHIA®の組み合わせは、医薬品探索におけるパラダイムシフトを象徴しています。これらのプラットフォームは、「何を作るか」と「どのように作るか」のステップを単一のワークフローで統合することにより、化学者が自信を持ってイノベーションを起こし、タイムラインを短縮し、新しい治療法をこれまで以上に効率的に市場に送り出すことを可能にします。

詳細はこちらオンデマンド・ウェビナー

これらのコンセプトを実際にご覧になりたい方には、最近のウェビナーをお勧めします：

Using AI and Retrosynthesis to Streamline Small Molecule Discovery
Lab ManagerによるAI & Lab Software Digital Summitでの発表。

本セッションでは、従来の方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・ケーススタディを特集する。発表者は、生成的分子設計と予測的ADMETモデリングのためのAIDDISON™と、後合成およびライブラリー合成計画のためのSYNTHIA®を使用した統合デジタル設計-製造-試験-分析（DMTA）サイクルを順を追って説明します。このワークフローは、AIとデジタルツールによって、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どのように可能になるかを示している。

主な学習目標

• 統合されたデジタルワークフローによるヒット・ツー・リードと候補化合物の最適化
• 望ましい薬物様特性を持つ多様な分子ライブラリーの生成
• 逆合成および前方合成計画を使用して、現実世界での実現可能性と合成までのスピードのためにde novoデザインを洗練させる。

講演者

• Suhasini M Iyengar, Ph.D. (AIDDISON™アプリケーション・アンド・ディスカバリー・サイエンティスト)
• エマ・ガーデナー博士（SYNTHIA®テクニカルアプリケーションサイエンティスト）

ウェビナーを見る：
AIとレトロシンセシスの活用...

このウェビナーでは、AIDDISON™とSYNTHIA®を併用することで、アーリーステージ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方法について、実践的な洞察と実例をご紹介します。

SYNTHIA®の詳細はこちら、AIDDISON™の詳細はdigitalchemistry.aiをご覧ください。

参考文献

• Rusinko, A., Rezaei, M., Friedrich, L., Buchstaller, H.-P., Kuhn, D., & Ghogare, A. (2024).AIDDISON: Secure, Web-Based SaaS PlatformにおけるAI/MLおよびCADDツールによる医薬品探索の強化.Journal of Chemical Information and Modeling, 64(1), 3-8.DOI: 10.1021/acs.jcim.3c01016.