Our platform has worked to identify druggable
compounds and
increase your chances of discovering high-quality Hits & Leads.
DeepMatcher®
약물 발견을 위해서는 표적 단백질과 결합하는
화합물 사이의 상호작용을 이해하는 것이 매우 중요합니다. DeepMatcher®는 표적단백질과 화합물 상호작용(CPI) 예측 플랫폼으로 hit discovery, hit-to-lead, lead optimization 을 가속화할 수 있는 강력한 기회를 제공합니다.
DeepMatcher®는 당사의 독점적인 생물물리학 기반 딥러닝 및
대규모 화학 공간을 기반으로 CPI 예측을 제공하여 새로운 구조를 가진 화합물을 보다 정확하게 발견할 수 있습니다.
DeepMatcher®는 kinases, G protein coupled receptors (GPCR), and nuclear receptors 등 단백질 계열 전반에 걸쳐 성공적으로 적용
검증되었습니다.
DeepMatcher® 플랫폼의 모듈성은 DeepMatcher®-Hit 및 DeepMatcher®-Lead와 같은 광범위한 서비스를 제공합니다. DeepMatcher®-Hit은 최대 10억 개의
화합물
라이브러리를 사용하여 Hit 화합물을 발견하는
포괄적인 스크리닝을 수행합니다. DeepMatcher®-Lead는 결합 친화력을 향상시키기 위해 주어진 스캐폴드를 사용하여 100K 유도체를 생성하는 인실리코 설계를 통해 hit discovery, hit-to-lead, lead optimization 프로세스를 수행합니다.
DeepMatcher®-Hit
DeepMatcher®-Hit은 최대 10억개의 화합물
라이브러리를 이용하여 Hit 화합물을 발굴하는 종합적인
스크리닝을 실시합니다.
표적 단백질과 리간드의 결합 자세 분석을 통해 유효 물질 발굴을 위한 기초 자료를 제공합니다.
DeepMatcher®-Lead
물리학 기반 딥 러닝을 통해 향상된 효능을 가진 파생물을 안정적으로 예측할 수 있습니다.
DeepMatcher®-Lead는 결합 친화성을 향상시키기 위해 100K 유도체를 생성하는 주어진 스캐폴드를 사용하여
인실리코 설계에 의한 Hit-to-Lead 및 Lead 최적화
프로세스를 수행합니다.
Data materials
DeepMatcher®은 druggable compounds를 발굴하기 위해 지속적으로 target & indication 영역을 확장하였습니다. AI-Hit 발견 가능성을 더욱 높일 수 있습니다.
70%Indication coverage
AI models for avout 516 diseases from 747 indications suggested by therapeutic target database (TTD)
1491Targets
AI models for than 1491 targets pretrained and designed to indentify key compounds
99Targets
AI models for tox related 99 target proteins were pretrained and designed to predict side effect of the compound