Optimasi Obat Berbasis AI
Desain molekul yang lebih baik dengan lebih cepat sambil mengurangi biaya dan iterasi eksperimental.
MedMap mengintegrasikan generative AI, aturan kimia obat, prediksi ADMET, docking, reinforcement learning, simulasi PK/PD dan pembelajaran proyek DMTA ke dalam platform layanan untuk program optimasi lead yang sesungguhnya.
DMTA
pembelajaran closed-loop
40+
endpoint ADMET
AI
generasi + ranking
ADC
dukungan optimasi
Loop optimasi
Setiap siklus eksperimental memperbarui SAR, pola liability dan strategi desain berikutnya.
Mengapa MedMap
Program discovery tradisional kehilangan waktu dan anggaran antara siklus desain. MedMap membantu tim fokus sumber daya komputasional dan eksperimental pada kandidat dengan profil potency, ADMET, docking, developability dan IP yang lebih baik.
Rata-rata timeline penemuan hingga pasar sebelum terapi yang berhasil mencapai pasien.
Risiko kegagalan klinis, sering didorong oleh kesenjangan efficacy, safety, DMPK dan translasional.
Estimasi biaya rata-rata per obat yang disetujui ketika program yang gagal disertakan.
Skrining virtual dan prioritas yang lebih cepat di seluruh ruang kimia yang lebih besar.
Endpoint ADMET dan DMPK/toxicity untuk mengidentifikasi liability sebelum sintesis.
Basis pengetahuan DMTA menangkap SAR, feedback eksperimental dan dasar keputusan siklus demi siklus.
Platform yang dibangun di sekitar keputusan optimasi lead yang sesungguhnya, bukan scoring molekul sekali jadi.
Setiap putaran desain belajar dari hasil assay, docking dan property, menciptakan jejak optimasi yang dapat diaudit untuk tim proyek.
Prediksi berbasis ML di seluruh solubility, permeability, CYP, hERG, AMES, DILI, clearance HLM dan endpoint DMPK/toxicity lainnya.
Scaffold hopping, edits bioisosteric dan pre-screening FTO membantu tim menjelajahi ruang kimia sambil mengelola risiko IP.
Kemampuan platform inti
Setiap modul dapat diberikan sebagai layanan terfokus atau digabungkan ke dalam program optimasi end-to-end.
Hasilkan dan perbaiki analog menggunakan pipeline desain hybrid yang menggabungkan eksplorasi yang didorong model dengan batasan kimia obat.
Design, Make, Test dan Analyze terhubung ke dalam loop pembelajaran sehingga setiap hasil eksperimental meningkatkan putaran desain berikutnya.
Output mencakup ranking kandidat, interpretasi liability dan rencana aksi siklus berikutnya.
Evaluasi risiko developability dini dengan prediksi machine-learning di seluruh absorption, distribution, metabolism, excretion dan toxicity.
Docking disesuaikan dengan kelas ligand dan konteks target, kemudian ditafsirkan dengan confidence pose dan narasi kimia obat.
Kemampuan unggulan
Mesin optimasi yang didorong defect yang mengubah kelemahan kandidat menjadi aksi kimia obat yang terfokus bukannya menghasilkan analog acak.
Input
Defects
Action
Edits
Output
Re-score
Membaca sinyal ADMET, toxicity, docking, selectivity dan patent/FTO untuk mengidentifikasi pemblokir utama untuk setiap kandidat.
Menggunakan transformasi RDKit yang diarahkan seperti polar rescue, F-blocking, ring swaps, bioisosteres dan scaffold hops.
Re-rank analog yang dioptimalkan dengan QSAR, ADMET-AI, docking dan skrining yang sadar paten sebelum siklus DMTA berikutnya.
Reinforcement learning multi-objektif yang sadar uncertainty menyeimbangkan potency, ADMET, synthesis, novelty dan confidence.
Terjemahkan properti molekuler menjadi skenario exposure, target occupancy dan response sebelum berkomitmen pada eksperimen yang mahal.
Untuk pengembangan antibody-drug conjugate, MedMap mendukung scoring CQA multi-dimensional, desain linker/payload, prediksi translasi klinis dan simulasi PK/PD spesifik ADC.
Target, payload, linker, dan raw score stabilitas.
Exposure, leakage, DAR heterogeneity, dan perbaikan target affinity.
Simulasi co-localization tumor ADC fase, model payload.
Kami mendukung program optimasi lead dari asupan target dan struktur-seed melalui desain AI, ranking, analisis liability dan perencanaan siklus eksperimental.
Analog berperingkat dengan ringkasan potency, ADMET, docking, synthesis dan FTO.
Edits kimia yang ditargetkan untuk kelemahan hERG, CYP, AMES, solubility, clearance dan docking.
Rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk synthesis, desain assay dan optimasi ronde berikutnya.
Hasilkan dan prioritaskan analog dengan SAR yang dapat ditafsirkan dan edits yang sadar defect.
Evaluasi risiko ADMET multi-endpoint dini dan panduan strategi penyelamatan.
Gunakan jejak keputusan yang transparan untuk fokus sumber daya pada kandidat yang paling menjanjikan.
Berbicara dengan MedMap tentang target, senyawa seed, seri lead atau tantangan desain ADC Anda. Kami dapat membatasi proof-of-concept yang terfokus atau program DMTA lengkap yang dipandu AI.