Discovery Studio

Pipeline Pilot

Единое графическое платформенное решение, которое за счет интеграции с прочими продуктами BIOVIA оптимизирует процесс исследований, повышает операционную эффективность, снижает затраты исследования и IT, а также автоматизирует процесс научно обоснованного анализа данных, что позволяет быстро просматривать, визуализировать и составлять отчеты о результатах проведенных исследований.

Materials Studio

Пакет BIOVIA Materials Studio разработан для специалистов в области вычислительных исследований в химии, материаловедении, нанофизике. Решение предоставляет различные инструменты моделирования кристаллических структур и процессов кристаллизации, для исследования свойств полимеров, катализа и т.д. . Он содержит более 30 модулей с различными функциональными возможностями. Построение пакета создает дружественный интерфейс для пользователя и предоставляет возможность проводить обмен изучаемыми моделями между различными вычислительными модулями, которые способны проводить расчеты свойств моделируемых структур в рамках квантово-механических, полуэмпирических, параметризованных эмпирических и классических представлений.

Модель

• Автоматизированный каскад моделирования для простого и быстрого создания высококачественных полноразмерных 3D-моделей антител, Fab или Fv-моделей из набора последовательностей цепей легких и тяжелых антител и тщательно подобранной базы данных шаблонов антител PDB;
• Полная поддержка часто используемых схем аннотации антител – IMGT, Chothia, Kabat и Honegger;
• Одновременно и независимо выполнять множественное выравнивание последовательностей тяжелых и легких цепей;
• Дополнительные экспертные инструменты для идентификации шаблонных структур антител и построения высококачественных моделей гомологии;
• Способность создавать структуры биспецифических полноразмерных антител;
• Уточнение петель CDR с помощью шаблона, трансплантации петель или моделирования петель de novo;
• Выполните подробный анализ модели.

Дизайн

• Проведите прогнозирование термической или pH-мутационной стабильности и сродства связывания;
• Определите потенциально стабильные места дисульфидных мостиков;
• Выполните стыковку антитело-антиген с помощью ZDOCK для определения критических взаимодействующих остатков
  • Прогнозировать остаточные мутации для гуманизации антител без ущерба для стабильности или эффективности антител;
  • Изучите конформационную гибкость с помощью явного моделирования молекулярной динамики (MD) на основе растворителей с использованием CHARMm или NAMD.

Предсказание

• Рассчитайте биофизические свойства, включая изоэлектрическую точку, растворимость, вязкость (SCM *) и склонность к агрегации (индекс развития – SAP *) для ранней оценки пригодности для разработки;
• Прогнозирование сайтов, подверженных посттрансляционным модификациям (PTM), с помощью поиска мотивов на основе последовательностей.

Поиск

• Выполняйте поиск нескольких последовательностей с помощью BLAST и PSI-BLAST в локальных базах данных или базах данных NCBI;
• Для многоцепочечных белков одновременно и независимо выполнять множественное выравнивание последовательностей каждой белковой цепи;
• Предсказать трансмембранные спирали в последовательностях трансмембранных белков;
• Прогнозирование сайтов, подверженных посттрансляционным модификациям (PTM), с помощью поиска мотивов на основе последовательностей.

Модель

• Анализировать и готовить структуры из репозиториев трехмерных структур (например, PDB);
• Создавайте 3D-модели конструкций с помощью MODELER;
• Проверить качество модели конструкции;
• Используйте LOOPER для систематического поиска контуров петель и ранжирования с помощью CHARMm;
• Переносите конформации петли из структуры шаблона на целевую модель;
• Систематическая оптимизация боковых цепей аминокислот с помощью моделирования ChiRotor CHARMm;
• Используйте ZDOCK для выполнения стыковки белок-белок и изучения взаимодействий партнеров по связыванию;
• Изучите конформационную гибкость с помощью явного моделирования молекулярной динамики (MD) на основе растворителей с использованием CHARMm или NAMD.

Дизайн

• Прогнозируйте электрические свойства белка, включая pH-зависимую стабильность и состояние протонирования, а также изоэлектрическую точку;
• Проведите прогнозирование термической или pH-мутационной стабильности и сродства связывания;
• Определите потенциально стабильные места дисульфидных мостиков;
• Рассчитайте биофизические свойства, важные для белковой рецептуры, включая вязкость и растворимость.

Построение

• Автоматически генерировать фармакофоры на основе доступных данных
  • Наборы активных лигандов;
  • Сайты связывания рецепторов;
  • Рецепторно-лигандные комплексы.
• Выполните тщательную проверку фармакофоров на основе наборов контрольных соединений с известной активностью;
• Гипотезы могут включать
  • Геометрические запросы на основе признаков;
  • Сходство формы;
  • «Запрещенное» пространство.
• Выйдите за пределы ограничений классических алгоритмов выяснения фармакофоров, исследуя Ensemble Pharmacophores для очень больших / разнообразных наборов соединений с риском нескольких способов действия.

Применение

Проведите надежные скрининговые исследования фармакофоров

• Создание и поиск баз данных трехмерных конформаций;
• Рассмотрите и проанализируйте полное конформационное пространство ваших лигандов;
• Изучите нецелевую активность и перепрофилирование лекарств с помощью базы данных PharmaDB *.

Discovery Studio теперь включает самую обширную базу данных для профилирования лигандов. Построенный на основе scPDB * и проверенный с его использованием, PharmaDB содержит примерно 240 000 фармакофорных моделей рецептор-лиганд.

Создание

Разработайте и охарактеризуйте свои лиганды и комбинаторные библиотеки

• Перечислить библиотеки на основе реакции или ядра;
• Перечислить состояния ионизации, таутомеры и изомеры;
• Отфильтруйте плохих кандидатов с помощью нежелательных функциональных групп и правил Липинского и Вебера или ваших собственных критериев;
• Рассчитайте многочисленные физико-химические свойства и отпечатки пальцев;
• Оптимизация комбинаторных библиотек с помощью оптимизации Парето, анализа разнообразия и сходства;
• Инструменты кластеризации и 3D-визуализация с использованием анализа PCA.

QSAR

• Комплексная и последовательная подготовка данных:
  • Лиганды: удаление дубликатов и обработка таутомеров и ионизации;
  • Подготовить свойство ответа (масштабирование и биннинг);
  • Разделите данные на наборы для обучения и тестирования с помощью соответствующих методов.
• Выбирайте из большого количества физико-химических, топологических, электронных, геометрических. дескрипторы на основе отпечатков пальцев и квантовой механики;
• Создавайте статистические модели, включая байесовские модели, MLR (множественная линейная регрессия), PLS (частичные наименьшие квадраты) и GFA (генетический функциональный анализ);
• Анализировать и проверять модели с использованием областей применимости моделей (MAD), автоматической проверки набора тестов, перекрестной проверки и статистических показателей;
• Выявление преобразований согласованных молекулярных пар (MMP) и провалов исследовательской активности.

ADMET

Получите раннюю оценку своих соединений, рассчитав прогнозируемые свойства ADMET (абсорбция, распределение, метаболизм, экскреция и токсичность) для коллекций молекул, таких как кандидаты для синтеза, библиотеки поставщиков и коллекции для скрининга. Используйте результаты, чтобы исключить соединения с неблагоприятными характеристиками ADMET и оценить предлагаемые структурные усовершенствования, предназначенные для улучшения этих свойств перед синтезом.
Дескрипторы ADMET включают:

• Всасывание в кишечнике человека;
• Растворимость в воде;
• Проникновение через гематоэнцефалический барьер;
• Связывание с белками плазмы;
• Связывание CYP2D6;
• Гепатотоксичность;
• Фильтровать наборы небольших молекул для нежелательных функциональных групп на основе опубликованных правил SMARTS.

TOXICOLOGY

Оцените эффективность ваших соединений в экспериментальных анализах и на моделях на животных. Вычисляйте и проверяйте оценки токсического воздействия химических веществ и воздействия на окружающую среду исключительно на основе их молекулярной структуры. TOPKAT® (Прогнозирование токсичности с помощью компьютерных технологий) использует надежные и перекрестно проверенные модели количественной зависимости структурной токсичности (QSTR) для оценки различных конечных точек и использования запатентованного метода проверки оптимального прогностического пространства для помощи в интерпретации результатов.

Обратите внимание:
подробные сведения о наших расширяемых моделях TopKat были опубликованы в формате отчета модели QSAR (QMRF) в «Базе данных моделей QSAR» Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии (JRC).

• Мутагенность Эймса;
• Канцерогенность для грызунов (данные NTP и FDA);
• Доказательства канцерогенности;
• Канцерогенное действие TD50;
• Потенциал токсичности для развития;
• Крыса орально LD50;
• Максимально переносимая доза крысы;
• Ингаляционная токсичность для крыс LC50;
• Крыса хроническая LOAEL;
• Раздражение и сенсибилизация кожи;
• Раздражение глаз;
• Аэробная биоразлагаемость;
• Толстоголовый гольян LC50;
• Дафния магна EC50.

Моделирование

• CHARMM
  • Выполняйте явную минимизацию растворителей или неявную минимизацию на основе растворителей и моделирование молекулярной динамики (МД);
  • Поддержка графического процессора через DOMDEC и OpenMM.
• NAMD
  • Выполните явное моделирование МД растворителя;
  • Сольватируйте белок с явной мембраной и запустите моделирование МД.
• DMol3 / CHARMm
  • Рассчитайте энергию в одной точке или выполните минимизацию комплексов рецептор-лиганд с помощью гибридного моделирования квантовой механики / молекулярной механики (КМ / ММ).

Модель

• Поддержка широкого спектра силовых полей, включая CGenFF, charmm36, CHARMm и другие;
• MATCH метод ввода лигандов с помощью charmm36;
• Полная поддержка механизма патчей CHARMM;
• Метод быстрой явной водной сольватации с дополнительными противоионами, подходящий для очень больших молекулярных систем;
• Сольватация трансмембранного белка в предварительно уравновешенный липидный бислой;
• Анализ траекторий МД.

Исследования

• Выполняйте быстрые и точные прогнозы ионизации белка и остаточного pKs для приготовления белка;
• Используйте CDOCKER, механизм стыковки на основе CHARMm, чтобы выполнять гибкую стыковку и уточнение на основе лигандов;
• Оптимизация позы для нескольких лигандов в контексте рецептора;
• Рассчитайте энергии связи стыкованных поз;
• Точно спрогнозируйте относительную энергию связывания лиганда для ряда родственных лигандов, используя метод возмущения свободной энергии (FEP);
• Рассчитайте относительную свободную энергию связывания для комбинаторной библиотеки лигандов, смоделированной с помощью Multi-Site Lambda Dynamics (MSLD);
• Оцените свободную энергию связывания лиганда и изучите расщепление лиганда с помощью моделирования управляемой молекулярной динамики (SMD) на основе CHARMm;
• Изучите эффекты электростатического потенциала с помощью уравнения Пуассона-Больцмана (PB) CHARMm.

CHARMM

Биомолекулярные процессы основаны на разнообразных динамических взаимодействиях между белками, лигандами, растворителями и ионами. Часто особенности этих взаимодействий трудно уловить с помощью одних только физических экспериментов из-за коротких временных масштабов, в которых они происходят. Моделирование может помочь выяснить энергетику этих процессов, обеспечивая понимание их механизма действия и свойств.

Discovery Studio использует универсальную программу молекулярного моделирования CHARMm . Благодаря более чем 30-летнему рецензированию научных исследований, CHARMm нацелен на изучение биологических систем, таких как белки, пептиды, низкомолекулярные лиганды, нуклеиновые кислоты, липиды и углеводы.

Строение макромолекул

Определение трехмерной структуры и свойств макромолекул, таких как ферменты и антитела, является фундаментальным компонентом широкого спектра исследовательской деятельности. Например, различные конформации, которые возникают в результате нормальной молекулярной динамики или взаимодействий с лигандами или другими белками, могут обнаруживать новые сайты связывания или давать ключи к разгадке их функции.

Хотя структуры тысяч молекул были определены экспериментально, получение структурных данных с высокой точностью остается нетривиальным процессом.

Моделирование может расширить физические эксперименты, давая представление о структуре макромолекул. Кроме того, такие методы, как моделирование гомологии, могут помочь предсказать структурные модели новых молекул, направляя терапевтический дизайн и усилия по разработке белков.
Discovery Studio предоставляет обширный портфель лидирующих на рынке проверенных научных инструментов, способных помочь во всех аспектах исследования на основе макромолекул.

Строение молекул

Структурно-ориентированный дизайн (SBD) и связанный с ним фрагментный дизайн (FBD) – хорошо зарекомендовавшие себя стратегии рациональной разработки низкомолекулярных лекарственных средств. Знание того, как небольшая молекула связывается с белком, дает значительные преимущества как с точки зрения определения приоритетов соединений для раннего скрининга, так и с точки зрения оптимизации эффективности и селективности. Discovery Studio предоставляет обширный масштабируемый портфель научных инструментов, предназначенных для поддержки и поддержки стратегий SBD и FBD от обнаружения попаданий до оптимизации потенциальных клиентов на поздних этапах.

Создание препаратов

Связывающие взаимодействия белков и лигандов возникают из-за множества стерических и электрохимических факторов. Понимание этих взаимодействий может помочь исследователям быстрее выявлять многообещающих новых терапевтических кандидатов.

Фармакофоры отображают эти особенности в трехмерном пространстве, предоставляя простые средства для виртуального скрининга библиотек соединений, определения характеристик связывания существующих отведений и оптимизации их работы.

BIOVIA Discovery Studio использует набор инструментов CATALYST для моделирования и анализа фармакофоров, чтобы помочь в оценке терапевтических средств на малых молекулах с данными, структурированными по мишеням, или без них. Он поддерживает разработку новых лекарственных препаратов, многоцелевых лекарственных препаратов и профилирование деятельности для стимулирования исследований и разработок малых молекул.

QSAR, ADMET

Понимание и количественная оценка взаимосвязи между структурой и активностью может существенно повлиять на оптимизацию лидов и разработку лекарств, сводя к минимуму утомительные и дорогостоящие эксперименты.

Создавайте, проверяйте и применяйте свои собственные модели, основанные на широком спектре подходов, и продолжайте улучшать их по мере появления новых данных.

Оцените потенциальный риск, связанный с неблагоприятными фармакокинетическими свойствами и потенциальной токсичностью, с помощью распределенных моделей BIOVIA, расширьте их, чтобы лучше охватить ваше собственное химическое пространство, и используйте понятные признаки для обхода таких проблем.

Антитела

Биотерапевтические препараты обладают рядом уникальных преимуществ по сравнению с низкомолекулярными лекарствами. Их повышенное сродство и избирательность позволили исследователям решать новые и сложные задачи.

Это привело к резкому увеличению количества проектов НИОКР, посвященных антителам и другим биологическим средствам лечения, таким как биспецифические препараты. Однако эти проекты также должны преодолевать аналогичные проблемы в области безопасности и фармакокинетики, с которыми сталкиваются небольшие молекулы, хотя и с другой точки зрения. Такие факторы, как высокая иммуногенность или низкая растворимость, могут убить развитие эффективного кандидата.

Моделирование и симуляция могут значительно продвинуть развитие этих новых классов терапевтических средств. Например, исследователи могут предсказать свойства состава антитела и предложить мутации для их быстрого и недорогого улучшения по сравнению с одними только лабораторными экспериментами.

С этой целью BIOVIA Discovery Studio предлагает богатый набор инструментов, помогающих руководствоваться разработкой биотерапевтических средств, позволяя командам оптимизировать работу кандидатов in silico и упростить их физическую работу.

Визуализация

Молекулярная визуализация – ключевой аспект анализа и распространения исследований моделирования. Это позволяет визуализировать механистическое понимание структуры молекулы, так что ключевые идеи могут быть разделены между экспертами по вычислительному моделированию и членами совместной группы.

Визуализатор BIOVIA Discovery Studio – это бесплатное многофункциональное приложение для молекулярного моделирования для просмотра, обмена и анализа данных о белках и малых молекулах. Эксперты и их коллеги могут беспрепятственно и эффективно обмениваться результатами без потери времени или научной информации.