Desain Molekul Kecil
Ubah data proyek menjadi hipotesis desain yang dapat diuji dan rangkaian senyawa berikutnya yang seimbang
Gabungkan desain berpandukan referensi, modifikasi kimia medisinal terkontrol, penyaringan hierarkis, bukti berbasis struktur tervalidasi, ADMET, dan prioritisasi adaptif proyek.
Bawa seri senyawa Anda saat ini. Tentukan siklus kimia berikutnya.
KEPUTUSAN PROYEK
Antarmuka Platform Aktual
Ubah risiko liability proyek menjadi target optimasi yang eksplisit
Tentukan risiko pengembangan utama, liabilitas sekunder, kebutuhan PK/PD, dan target ADMET yang memandu siklus kimia medisinal berikutnya.
Alur Kerja Kimia Medisinal
Dahulukan hipotesis desain. Komputasi mendukung pengambilan keputusan
1Konteks seri
2Hipotesis desain
3Analog terkontrol
4Filter hierarkis
5Struktur & ADMET
6Seleksi portofolio
7Rencana sintesis/uji
Penyaringan Hierarkis
Hentikan kandidat bernilai rendah sebelum menghabiskan sumber daya yang mahal
SMILES, valensi, elemen, duplikasi, motif tidak stabil/reaktif
Hentikan kandidat yang tidak valid
MW, LogP, TPSA, HBD/HBA, cincin, alert struktural, aksesibilitas sintesis
Pertahankan kimia yang kompatibel dengan seri
Sinyal absorpsi, metabolisme, klirens, risiko kardiak, genotoksisitas, dan hepatotoksisitas
Identifikasi keputusan penyelamatan atau penghentian
Reseptor tervalidasi, berbagai konformasi, interaksi kunci, dan pose
Bentuk hipotesis binding dan selektivitas
Trade-off Pareto, keanekaragaman, kebaruan, cakupan seri, dan sinyal ruang paten
Pilih rangkaian senyawa yang seimbang
Hipotesis Desain
Setiap analog harus menjawab pertanyaan proyek
Tingkatkan potensi sambil mempertahankan farmakofor yang telah diketahui
Kurangi lipofilisitas tanpa mengorbankan permeabilitas
Atasi titik rentan metabolik (soft spot) dengan modifikasi yang dapat dilacak
Tingkatkan selektivitas menggunakan bukti lintas reseptor
Perluas variasi jarak struktural dengan tetap mempertahankan kelayakan kimia medisinal
Optimasi Adaptif Proyek
Pertahankan trade-off yang bermanfaat dan pelajari dari riwayat proyek
Hasil akhir bagi pengguna adalah portofolio yang seimbang; analisis Pareto, kontrol diversitas, seleksi generator, dan feedback DMTA bekerja di baliknya.
Bukti multi-objektif
Seimbangkan afinitas binding, ADMET, sifat fisikokimia, sintesis, kebaruan, dan tingkat keyakinan (confidence).
Seleksi berbasis Pareto
Pertahankan trade-off terbaik alih-alih menyatukan semua bukti menjadi satu skor tunggal yang ambigu.
Keanekaragaman seri
Hindari konvergensi sempit pada satu kemotipe dan pertahankan hipotesis cadangan.
Pembelajaran DMTA
Gunakan riwayat komputasional dan eksperimental untuk memandu putaran berikutnya.
Dari ide molekuler menuju keputusan eksperimental berikutnya
Diskusikan tinjauan proyek terfokus, lingkup uji coba (pilot), atau program optimasi lengkap bersama MedMap.
Hubungi MedMap