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AI for Drug Discovery

CDD Vault에서 인공지능을 위한 기반을 마련하고 고급 AI 기능을 활용하세요.

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신뢰할 수 있는 실험실 정보학 소프트웨어
100대 기업

컴퓨터 지원 설계

화합물 알아보기

CDD의 안전한 환경에서 100억 개의 가상 구조로 구성된 9백만 개의 구조, 즉 ChEMBL, SureChEMBL, Enamine 및 CDD Public에서 유사한 구조를 빠르게 검색할 수 있습니다. 유사도 검색 결과를 스캐폴드별로 그룹화하여 클릭 한 번으로 시각화로 푸시할 수 있습니다.
합성 가능한 분자

공공 구조에 초점을 맞춘 CDD Vault의 AI 솔루션은 합성 가능한 분자에 편향되어 있습니다.
생체 자극 제안

효능을 높이고 약동학을 개선하는 CDD Vault의 혁신적인 솔루션입니다. 첨단 생체 이소스테론 제안 알고리즘을 사용하여 분자 설계를 반복적으로 개선하고 새로운 치료법 개발을 간소화할 수 있습니다.
특허 파열

CDD Vault의 SureChEMBL 인스턴스를 사용하면 특허에 예시된 화학 화합물의 포괄적인 데이터베이스를 검색하여 구조의 참신성을 평가할 수 있습니다.

CDD의 안전한 환경에서 100억 개의 가상 구조로 구성된 9백만 개의 구조, 즉 ChEMBL, SureChEMBL, Enamine 및 CDD Public에서 유사한 구조를 빠르게 검색할 수 있습니다. 유사도 검색 결과를 스캐폴드별로 그룹화하여 클릭 한 번으로 시각화로 푸시할 수 있습니다.

AI Drug Discovery

공공 구조에 초점을 맞춘 CDD Vault의 AI 솔루션은 합성 가능한 분자에 편향되어 있습니다.

Deep learning with scientific data visualization

효능을 높이고 약동학을 개선하는 CDD Vault의 혁신적인 솔루션입니다. 첨단 생체 이소스테론 제안 알고리즘을 사용하여 분자 설계를 반복적으로 개선하고 새로운 치료법 개발을 간소화할 수 있습니다.

AI for Drug Discovery

CDD Vault의 SureChEMBL 인스턴스를 사용하면 특허에 예시된 화학 화합물의 포괄적인 데이터베이스를 검색하여 구조의 참신성을 평가할 수 있습니다.

AI Drug Discovery software

데모 보기

생물학자를 위한
화학자를 위한
변형된 바이오컨쥬게이트의 경우

과학적 데이터 시각화를 통한 딥 러닝

주요 기능

AI를 이용한 빠른 검색: 화합물에 대해 자세히 알아보고 ChEMBL, SureChEMBL, Enamine 및 CDD Public에서 IP 특허 공간을 비공개로 탐색하세요.
바이오 이소스테릭 제안: 리드 화합물에 대한 아이디어를 생성하고, 등록하고, 시각화에서 결과를 탐색하세요.
카탈로그별 SAR: Enamine과 같은 공급업체에서 직접 화합물을 주문하세요.
딥 러닝 기술에 대한 API 액세스: 분석 워크플로우에 딥 러닝 기술을 도입하여 자신만의 예측 모델을 구축하고 화합물의 특성을 최적화하여 새로운 아이디어를 창출하세요.
속성 예측: 모든 구조에 쉽게 사용할 수 있는 머신 러닝 모델(logP, logD 또는 pKa)을 사용하거나 시각화에서 SuperSAR 기술을 사용하세요.
AI 지원 데이터: CDD Vault는 메타데이터로 강화된 표준화된 데이터를 생성하여 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다.
가상 화합물: 이론적 구조에 대한 AI 유사성 검색을 활용하여 생체 이소스테론 대체 물질을 제안하세요.

AI 신약 개발 FAQ: 미래 공개

AI 기반 신약 개발의 세계에서는 많은 질문이 제기됩니다. 이 혁신적인 기술이 제약 연구의 미래를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보기 위해 가장 자주 묻는 질문 몇 가지를 정리해 보았습니다.

AI 신약 개발이란 무엇이며 기존 방법과 어떻게 다른가요?

AI 신약 개발은 머신러닝과 딥러닝을 포함한 인공지능 기술을 사용하여 신약 개발 프로세스를 가속화하고 개선하는 것입니다. 수작업 실험과 분석에 크게 의존하는 기존 방법과 달리, AI 신약 개발은 컴퓨팅 성능을 활용하여 방대한 데이터 세트를 분석하고 분자 거동을 예측하며 잠재적인 약물 후보를 훨씬 더 빠르고 정확하게 식별합니다.

AI를 생물학 연구에 통합하면 어떤 이점이 있을까요?

AI를 생물학 연구에 통합하면 발견 프로세스 가속화, 데이터 분석 및 해석의 정확성 향상, 연구 워크플로 간소화를 통한 비용 절감, 기존 연구 방법으로는 명확하지 않을 수 있는 새로운 치료 표적 식별 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

AI가 신약 개발의 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

AI는 전례 없는 속도로 데이터를 처리하고 분석하여 데이터 분석 및 가설 테스트에 필요한 시간을 크게 단축함으로써 신약 개발의 효율성을 향상시킵니다. 또한 화합물의 행동과 상호 작용에 대한 예측의 정확도를 높여 광범위한 물리적 실험의 필요성을 최소화합니다.

AI 애플리케이션에서 깨끗하고 선별된 데이터의 중요성은 무엇인가요?

깨끗하고 선별된 데이터는 정확성, 신뢰성, 높은 모델 성능을 보장하기 때문에 AI에 필수적입니다. 편견을 줄이고, 시간과 리소스를 절약하며, 확장성을 지원하는 데 도움이 됩니다. 적절한 데이터 관리는 규정 준수를 보장하고 보안을 강화합니다. 고품질 데이터는 모델 해석 가능성을 개선하고 오류를 줄이며 사용자와의 신뢰를 구축합니다. 고객 대면 애플리케이션에서는 더 나은 사용자 경험과 높은 만족도로 이어집니다. 궁극적으로 깨끗한 데이터는 효과적이고 신뢰할 수 있으며 효율적인 AI 시스템을 개발하는 데 있어 기본이 됩니다.

딥러닝으로 차세대 혁신의 물결 수용하기

제약 연구의 새로운 시대를 목전에 두고 있는 지금, 신약 개발에 AI가 통합되면서 혁신과 효율성이 만나는 미래를 예고하고 있습니다. 이러한 변화의 최전선에 있는 Collaborative Drug Discovery(CDD)의 AI 기술은 개념에서 치료제로의 전환을 가속화하고 있습니다.

모든 발견이 생명을 구하는 데 한 걸음 더 가까워지는 CDD의 AI 신약 개발 소프트웨어로 미래를 맞이하세요. 그 차이를 직접 경험하고 제약 혁신의 다음 물결을 개척하는 데 동참하세요.

지금 바로 CDD와 함께 신약 발견의 여정을 시작하여 신약 발견 방식을 혁신하세요.

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CDD Vault에 몇 번 로그인할 때마다 우리가 요청했거나 우리의 요구를 충족하는 새로운 기능을 발견합니다. CDD가 고객의 피드백을 중요하게 생각한다는 것을 알 수 있습니다.

다니엘 팩터, Ph.D.

콘벨로 테라퓨틱스, 약리학 부이사장

추가 리소스

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