概要
Chemistry42 は、分子生成、予測プロファイリング、物理ベースの解析を小分子創薬ワークフローに統合します。公式製品ページでは、ヒット同定、ヒットからリードへの展開、リード最適化を対象として位置付けています。ユーザーはリガンドベースまたは構造ベースの設計から開始し、選択した基準に沿って候補分子を生成したうえで、生成を単独のタスクとして扱うのではなく、相補的な解析ツールで候補の優先順位を付けられます。
ページに記載された入力には、標的タンパク質および／またはリガンド、ファーマコフォア仮説、3D フラグメントを保持するためのアンカー仮説、望ましい化合物および ADMET プロファイルが含まれます。ページで説明されている出力は、生成された分子構造、予測合成経路、ADMET と選択性の予測、相対結合自由エネルギーの推定です。結果の確認には、フィルタリング、結合部位内での生成分子の表示、ビルディングブロックの可視化が含まれます。MolSpace は Generative Topographic Mapping を用いて生成結果を探索し、公開データと比較します。
このプラットフォームは、in vitro 活性データやシミュレーションデータなどのユーザーデータセットを用いた予測モデルの学習にも対応し、外部 QSAR モデル、分子動力学シミュレーター、社内データベースを組み込めます。MDFlow は、システム準備とサンプリングからレポート作成、指標に至るまで、生体分子シミュレーションを扱います。逆合成では、専門家が注釈を付けた反応テンプレートと、検索可能な市販ビルディングブロックのコレクションを使用します。
これらの機能はベンダーによる説明であり、ここでは独立した評価を行っていません。提供されたページからは、特定のプロジェクトにおける予測精度、対応ファイル形式、統合要件は確認できません。予測と提案経路は、プロジェクト固有の実験的根拠に照らして評価してください。アクセス条件とサービス条件については別途確認が必要です。
主な機能
- Generative Chemistry は、リガンドベースまたは構造ベースのワークフローにおいて、de novo 設計、ヒット最適化、スキャフォールドホッピング、R 基探索に対応します。
- 逆合成は、専門家が注釈を付けた反応テンプレートを使用して、アップロードまたは生成された構造の経路を予測します。ビルディングブロックは CAS 登録番号で検索でき、化学、位置、立体選択性にも対応します。
- ADMET & Off-target は、予測プロファイリングと最適化を提供し、単独でも生成実験の一部としても利用できます。Golden Cubes は、2D および 3D 構造を用いてオフターゲットのキノーム選択性を予測します。
- Alchemistry は、化合物の優先順位付けに用いるタンパク質–リガンド相対結合自由エネルギーを推定し、実験データを取り込んで絶対結合自由エネルギーを決定することもできます。
- Model Training は、in vitro 活性データやシミュレーションデータなどのカスタムデータセットから予測モデルを構築し、分子生成の指針やデータセットのアノテーションに活用します。
- MDFlow は、システム構築、サンプリング、レポート作成、指標を含む、生体分子および複合体のシミュレーションワークフローを提供します。
用途
- 推奨される評価方法：既存のリガンドを起点に、ファーマコフォアまたは 3D フラグメント保持の仮説を指定しながら、スキャフォールドホッピングや R 基の代替候補を探索します。
- 推奨される評価方法：ADMET 予測、選択性プロファイル、相対結合自由エネルギーの推定値を利用可能な実験測定値と比較し、生成されたリード候補の優先順位を付けます。
- 推奨される評価方法：提案経路と市販ビルディングブロックを確認し、アップロードまたは生成された分子の合成可能性を評価します。
- 推奨される評価方法：活性データまたはシミュレーションデータを用いてプロジェクト固有の予測モデルを学習させ、後続の分子生成を導く用途への適合性を評価します。
使い方
- 関連する創薬段階とモジュールを特定するため、Chemistry42 製品ページを確認します。アクセスを申請する前に、リンク先のエンドユーザー規約を確認してください。
- 公式のアクセス申請またはログインリンクを利用します。入力形式、アカウント権限、統合要件は提供元に確認してください。抜粋にはこれらの情報が記載されていません。
- タンパク質および／またはリガンドをもとに、Generative Chemistryの実験を計画します。化合物プロファイル、望ましい ADMET 特性、ファーマコフォアやフラグメント保持に関する仮説を定めます。
- 生成された候補を確認してフィルタリングします。優先順位付けにはADMET プロファイリングと Alchemistryの利用を検討します。ただし、その出力は実験結果ではなく、評価対象となる予測として扱ってください。
- 絞り込んだ構造について、逆合成の提案とビルディングブロックを確認します。想定される評価手順として、候補を次の段階に進める前に、提案された化学反応と予測特性を、メディシナルケミストリーの判断および利用可能な実験室データと照合します。