2022년 마무리

2022년은 저에게 달콤씁쓸한 해였습니다.

우리는 물리 기반 및 ML 증강 전산 약물 발견 플랫폼의 지속적인 개발에서 엄청난 진전을 이루었습니다. 우리는 최첨단 정확도와 포괄적인 화학 적용 범위를 갖춘 차세대 역장 엔진을 구축했으며, 비교할 수 없는 처리량, 견고성 및 정밀도를 갖춘 견고하고 적응형 결합 자유 에너지 예측 프로그램을 재설계했습니다. 생물물리학 실험 데이터를 고급 분자 동역학 시뮬레이션에 통합하여 단백질 구조 및 동역학의 현실적인 모델을 구축하는 새로운 방법, 우리는 표적 단백질 분해제의 구조 및 동역학 기반 합리적 설계를 가능하게 하는 양식별 애플리케이션을 위한 방법 및 모델을 구축했습니다. 공유 결합 억제제의 발견을 지원합니다.

더 중요한 것은 이전에는 관찰되지 않았지만 나중에 결정학에서 확인된 시뮬레이션에서 모델링된 삼원 복합 구조를 기반으로 새로운 활성 분해제를 설계하는 것과 같이 실제 약물 발견을 가능하게 하고 극적으로 가속화하기 위해 이러한 계산 도구를 성공적으로 적용하여 새로운 약물의 분해 효능을 정확하게 예측한다는 것입니다. 높은 가치를 지니지만 도전적인 종양 표적에 대해 활성 억제제 디자인의 비율을 5배까지 풍부하게 합니다.

우리는 컴퓨팅 플랫폼의 기반이 되는 과학을 보고하는 여러 논문을 발표했습니다.

• 쌍별 차이의 최적 측정 네트워크를 사용하여 다중 분자에 대한 정확한 결합 자유 에너지 계산
• 구조 질량 분석법과 분자 동역학 시뮬레이션을 통합하여 표적 단백질 분해의 구조적 기반 예측
• 이종이작용성 분해자에 의해 매개되는 삼원 복합체 형성 및 표적 단백질 분해에서의 협력 효과 모델링
• 인플루엔자 헤마글루티닌의 인간 적응으로 이어지는 돌연변이를 예측하기 위한 수용체 유연성 특성화
• 약물 발견에서 결합 자유 에너지 계산의 느리지만 꾸준한 증가

올해의 가장 힘든 부분은 신약 개발에 대한 동일한 열정을 공유하는 많은 재능 있고 헌신적인 동료들과 헤어졌다는 것입니다. 잘 지내길 바래, 친구들!

나는 이제 새로운 기회의 해를 고대하고 있습니다. 독립적이고 계산에 중점을 둔 그룹( 이 블로그 게시물 에서 고려한 대로 )으로서 우리는 Silicon Therapeutics 및 Roivant Discovery에서 신약 발견을 강화한 플랫폼을 광범위한 신약 개발 커뮤니티의 더 많은 신약 개발 프로젝트에 도입하여 플랫폼의 가치를 높이고 환자를 위한 더 많은 의약품을 더 빨리 발견하도록 돕습니다. 채널을 고정하세요.

새해 복 많이 받으시고 즐거운 연구 되세요!