웨비나:
개념에서 컴파운드까지
최신 역합성 및 라이브러리 설계에서 SYNTHIA®의 역할
2025년 9월 9일
오전 11:00~오후 12:00(동부 표준시)
랩 매니저의 AI & 랩 소프트웨어 디지털 서밋(9월 9~10일)
AI와 디지털 워크플로가 저분자 설계, 평가, 합성 방식을 재편하고 있습니다. 이 웨비나에서는 기존 방법을 통해 발견된 저분자를 완전한 인실리코 접근법을 사용하여 보다 효율적으로 식별할 수 있는 방법을 보여주는 회고적 사례 연구를 소개합니다.
생성 분자 설계 및 예측 ADMET 모델링을 위한 AIDDISON™과 역합성 및 라이브러리 합성 계획을 위한 SYNTHIA®를 사용하는 통합 디지털 설계-제작-시험-분석(DMTA) 사이클을 안내합니다. 이러한 반복적인 워크플로를 통해 더 빠른 의사 결정, 더 나은 화합물 우선순위 지정, 설계와 합성 간의 긴밀한 조율을 가능하게 합니다.
참석자들은 AI와 실험실 소프트웨어가 어떻게 초기 단계 발견을 강화하고 저분자 R&D의 효율성을 향상시킬 수 있는지에 대한 실질적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
학습 목표:
- 통합된 디지털 워크플로우가 어떻게 히트-투-리드 및 히트 후보물질 최적화를 향상시킬 수 있는지 알아봅니다.
- 원하는 약물 유사 특성을 가진 다양한 분자 라이브러리를 생성하는 애플리케이션 살펴보기
- 역합성 및 순방향 합성 계획이 실제 실현 가능성과 합성 속도를 위해 새로운 설계를 개선하는 방법 살펴보기
스피커
수하시니 M 아이엥가, 박사
응용 및 발견 과학자 - AI 및 화학정보학
수하는 노스이스턴 대학교에서 계산 화학 박사 학위를 받았으며, 파킨슨병 및 알츠하이머병과 같은 신경 장애를 위한 구조 기반 약물 발견을 전문으로 합니다. 약물 발견을 위한 최첨단 계산 도구 활용에 대한 전문 지식을 바탕으로 수하는 SARS-CoV-2와 관련된 중요한 단백질 표적에 대한 새로운 억제제를 만드는 프로젝트를 주도해 왔습니다.
그녀의 연구 포트폴리오는 이러한 혁신적인 계산 도구를 최신 약물 발견 방법론에 적용하는 데 크게 기여했으며, 학부생과 대학원생 모두 약물 발견을 추구하는 과정에서 멘토링을 제공하기도 했습니다.
AI 소프트웨어 AIDDISON의 애플리케이션 과학자로서 고객과의 상호작용을 촉진하고 개발팀과 최종 사용자 간의 연락 담당자 역할을 하는 데 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 그녀의 심도 있는 전문 지식을 통해 AIDDISON은 AI 기반 약물 발견의 최첨단을 유지하며 사용자의 요구를 충족하는 탁월한 가치와 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.
엠마 가드너, Ph. D.
기술 응용 과학자, Cheminformatics Technologies
엠마 가드너는 트리니티 대학에서 학사 학위를 받고 생명공학 업계에서 수년간 연구원으로 일한 후 브라운 대학에서 NSF 대학원 연구원으로 유기 화학 박사 학위를 취득했습니다. 그녀는 제이슨 셀로 교수 밑에서 항균 펩타이드 천연 제품 합성을 위한 새로운 방법론을 개발하는 연구를 수행했습니다. 2018년에는 기술 응용 과학자로 화학포매틱스 기술 부서에 합류하여 재합성 설계 소프트웨어인 SYNTHIA®의 상용 라이선싱을 담당하고 있습니다.
