DeepZema(R) – AI-Augmented Drug Discovery & Development

DeepZema®는 전통적인 computational drug discovery solution에 artificial intelligence를 도입함으로써 히트발굴, 리드최적화, 선택성 예측 및 ADME/Toxicity 에 이르기까지 신약연구개발의 전과정에 걸쳐 예측의 정확도를 높이고 연구개발의 속도향상 및 비용절감을 가능하게 하는 웹기반 통합 플랫폼입니다.

Target Profiling

DeepZema®는 또 다른 주요 용도는 타겟 프로파일링으로서 화합물의 타겟 들을 예측하거나 타겟 패밀리 내에서 선택성을 예측하는데 있습니다.

Target Profiling – GPCRs

예를 들면 DeepZema® 를 이용하여 compound X 가 GPCR family 내의 어떤 타겟 들에 binding 할 가능성이 있는지 예측함으로써 미처 알지 못했던 타겟을 새로 찾아내거나 off-target 을 발견하여 toxicity를 예측할 수도 있습니다.

Target Profiling – Kinases

Kinase inhibitor 개발에서 가장 큰 이슈는 선택성의 확보에 있을 것입니다. DeepZema®는 machine learning 기법을 활용하여 주어진 화합물의 kinase selectivity를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 아래 화합물의 kinase selectivity를 예측하면 human kinome 에서 활성이 기대되는 kinase 타겟 들을 정량적으로 시각화할 수 있으며 이것은 선택성을 확보하는 방향으로 리드를 최적화할 수 있도록 도움을 줍니다.

ADME/Toxicity

DeepZema®는 다양한 ADME (Absorption, Distribution, Metabolism and Excretion) 파라미터 및 toxicity 를 예측할 수 있습니다. 예를 들면, CNS 약물이나 peripherally selective drug 개발에 중요한 정보인 gut absorption 및 BBB penetration 여부는 아래와 같이 DeepZema®의 BOILED-Egg 모델을 이용하여 계산할 수 있습니다.

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