En İyi 10 İlaç Keşif Yazılımı

İlaç keşif yazılımı pazarı üç kategoriye ayrılır: yapı temelli tasarım için hesaplamalı kimya paketleri, üretken kimya ve hedef tanımlama için yapay zeka odaklı platformlar ve ELN, LIMS, sentez takibi, veri analizi ve bileşik kaydı için Ar-Ge veri yönetim sistemleri.

Özellikler, fiyatlandırma ve dağıtım modelleri açısından en iyi 10 ilaç keşif platformunu karşılaştırdık.

En İyi 10 İlaç Keşif Yazılımı Dağıtım ve Fiyatlandırma Karşılaştırması

Not: Ürünler alfabetik olarak listelenmiştir. Hiçbir ürünün ücretsiz planı veya deneme sürümü yoktur.

İlaç keşif yazılımı özellik karşılaştırması

AIDDISON

AIDDISON, üretken yapay zekayı bilgisayar destekli ilaç tasarım araçlarıyla birleştiren bulut tabanlı bir ilaç keşif platformudur. Molekül üretimi, sanal tarama, ADMET tahmini, farmakofor ve benzerlik aramaları, moleküler kenetlenme ve retrosentez planlamayı destekler.

Başlıca yetenekleri şunlardır:

• Üretken molekül tasarımı: Yeni küçük moleküller oluşturur ve bunları ilaca benzerlik, ADMET özellikleri, bağlanma afinitesi ve sentezlenebilirlik açısından optimize eder.
• Kimyasal uzay araması: Benzerlik, alt yapı ve farmakofor yöntemlerini kullanarak 60 milyardan fazla bilinen ve sanal molekülü arar.
• Moleküler kenetlenme: Protein-ligand etkileşimlerini görselleştirir, bağlanma ceplerini tanımlar ve aday bağlanmayı değerlendirir.
• Sentez planlama: Sanal molekül tasarımını retrosentez ve ticari olarak temin edilebilen başlangıç malzemeleriyle ilişkilendirir.
• Özel tahminler: Ekiplerin mevcut yapay zeka/ML model'lerini kullanmasını veya kendi verileriyle model eğitmesini sağlar.

AIDDISON, molekül tasarımından sentez planlamaya kadar entegre, yapay zeka destekli bir iş akışı arayan tıbbi kimya ekipleri için en uygundur.

BIOVIA Discovery Studio

BIOVIA Discovery Studio, hedef tanımlamadan lead optimizasyonuna kadar uçtan uca bir pipeline sunar. Araç, kurumsal veri yönetimi ve mevzuat uyumluluğu için Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE platformuyla entegre olur.

BIOVIA Discovery Studio, hesaplamalı ilaç keşfinin ana bölümlerini kapsar:

• Simülasyonlar: Moleküler dinamik, ücretsiz enerji hesaplamaları ve moleküler davranış ile etkileşimleri incelemek için diğer simülasyon araçları.
• Yapı temelli tasarım: Protein-ligand kenetlenmesi, fragman temelli tasarım ve 3D yapısal bilgileri kullanarak bileşikleri optimize etme araçları.
• Ligand ve farmakofor temelli tasarım: De novo ilaç tasarımı, aktivite profili çıkarma, çok hedefli tasarım ve istenen etkileşim örüntülerine sahip molekülleri bulma yöntemleri.
• Biyoterapötikler ve antikor modelleme: Antikor modelleme, protein mühendisliği ve biyolojik ürün optimizasyonu için silico araçlar.
• Makromolekül tasarımı ve analizi: Proteinler, nükleik asitler ve diğer büyük biyolojik molekülleri analiz etme ve tasarlama araçları.
• QSAR, ADMET ve öngörücü toksikoloji: Farmakokinetik, güvenlilik, toksisite ve ilaca benzer özellikler için öngörücü içgörüler.
• Görselleştirme: Biyolojik ve kimyasal yapıları görüntülemek, işlemek ve analiz etmek için ücretsiz bir moleküler tasarım görselleştiricisi.

BIOVIA Discovery Studio, mevzuat uyumluluğu gerektiren büyük işletmeler için en uygundur.

Şekil 1: BIOVIA Discovery Studio simülasyon panosu.¹

BioSolveIT

BioSolveIT, görsel hesaplamalı ilaç keşif araçlarından oluşan bir paket sunar. Ürünleri arasında moleküler tasarım için SeeSAR, kimyasal uzay gezinimi için infiniSee ve yüksek performanslı sanal tarama için HPSee bulunur.

Başlıca özellikleri şunlardır:

• Görsel ilaç tasarımı: SeeSAR moleküler kenetlenme, bileşik optimizasyonu, fragman temelli tasarım ve protein-ligand etkileşim analizini destekler.
• Kimyasal uzay keşfi: infiniSee, yapısal veya farmakoforik olarak benzer moleküller için ultra geniş bileşik koleksiyonlarını arar.
• Büyük ölçekli kenetlenme: Chemical Space Docking, yapı temelli tarama kullanarak milyarlarca bileşiği keşfeder.
• Yüksek performanslı iş akışları: HPSee, tarama ve kenetlenme iş yüklerini özel hesaplama altyapısına dağıtır.
• Uzmanlaşmış modelleme araçları: Paket; kenetlenme, skorlama, moleküler hizalama, cep keşfi, konformer üretimi ve scaffold hopping için araçlar içerir.

BioSolveIT; görsel iş akışlarına, moleküler kenetlenmeye ve geniş kimyasal uzay keşfine öncelik veren tıbbi ve hesaplamalı kimyagerler için en uygundur.

ChemAxon

ChemAxon, kimyasal veri standardizasyonu için Marvin kimyasal yapı editörü ve JChem motorları dahil kemoinformatik altyapısı sunar. Platform, entegrasyon için Java ve REST API'leriyle bulut ve şirket içi dağıtımı destekler.

Chemaxon'un Marvin gerçek yaşam örneği:

Büyük bir küresel ilaç şirketi, masaüstü veri görselleştirme ve analitik uygulamasındaki kimyasal veri yönetimini iyileştirmek için Chemaxon'un Marvin kimyasal editörünü kullandı.

Şirket, yaklaşan bir canlıya geçiş tarihinden önce mevcut altyapısıyla sorunsuz entegre olabilecek bir kimyasal çizim aracına ihtiyaç duyuyordu. Gereksinimler arasında SMILES/SMARTS gösterimi desteği, reaksiyon eşleme, stereokimya işleme, Markush yapı numaralandırma ve entegrasyon için güçlü bir .NET API'si yer alıyordu.

Chemaxon, Marvin'i 300'den fazla kullanıcı için uyguladı ve daha küçük bir Marvin JS kullanıcı grubunu daha yeni Marvin ortamına yükseltti. Şirket, .NET API eklentisini mevcut sistemine entegre etti ve masaüstü analitik uygulamasıyla tam entegrasyon yaklaşık bir ila iki hafta içinde tamamlandı.

Proje, şirketin işlevsel, teknik veya ticari gereksinimlerden ödün vermeden lansman takvimine uymasına yardımcı oldu. Ayrıca Chemaxon lisanslarını tek bir 19 aylık dönemde birleştirerek lisanslamayı basitleştirdi ve satın alma karmaşıklığını azalttı.²

Chemaxon, kimyasal veri standardizasyonu ve API entegrasyonuna ihtiyaç duyan kuruluşlar için en uygunudur.

Cresset Flare

Cresset Flare'ın XED kuvvet alanını kullanan elektrostatik alan temelli ligand modellemesi, protein kristal yapılarına bağımlı olmadan scaffold hopping ve ligand tasarımı sağlar. Flare, FEP framework'ü içinde RBFE hesaplamalarını ve makrosikl konformer üretimini destekler.

• 2D Etkileşim Haritaları: Daha kolay yorumlama için ligand-protein etkileşimlerini net bir 2D görünümde özetler.
• Activity Atlas: Moleküler değişikliklerin aktiviteyi nasıl etkilediğini anlamaya yardımcı olacak nitel SAR içgörüleri sağlar.
• Activity Miner: SAR dataset'lerindeki aktivite ve seçicilik uçurumlarını tanımlar.
• FieldTemplater: Kristalografik protein yapı verisi bulunmadığında bağlanma modlarını tahmin etmeye yardımcı olur.
• Serbest Enerji Pertürbasyonu (FEP): Hangi ligand değişikliklerinin bağlanmayı iyileştirme olasılığının en yüksek olduğunu tahmin ederek lead optimizasyonunu destekler.
• Yapay zeka kodlama asistanı: Kullanıcıların Flare ile ilgili analiz iş akışları için kod yazmasına veya iyileştirmesine yardımcı olarak komut dosyası oluşturma, iş akışı otomasyonu ve yöntem özelleştirmeyi destekler.

Cresset Flare, kristal yapılar olmadan çalışan tıbbi kimyagerler için en uygundur.

Şekil 2: Flare yapay zeka kodlama asistanı örneği.³

Dotmatics

Dotmatics; ELN, BioRegister, bileşik kaydı ve test verisi yönetimini kapsayan, Studies ve Vortex görselleştirmesi içeren entegre bir bilimsel bilişim platformu sunar. Platform, Geneious ve Prism dahil Dotmatics portföyü genelinde entegrasyon sağlar.

Dotmatics Luma, bilimsel verileri, iş akışlarını, analitiği ve yapay zeka araçlarını tek bir ortamda birleştiren yapay zeka odaklı, çok modlu bir Ar-Ge platformudur. Araştırma ekiplerinin ham laboratuvar verilerinden kullanılabilir bilimsel içgörüye daha hızlı geçmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Luma dört ana adımda çalışır:

• Veri yakalama: Luma; laboratuvar cihazlarına, ELN'lere, kayıt defterlerine, CRO yüklemelerine, dosyalara, bilimsel uygulamalara ve harici sistemlere bağlanır. Luma Lab Connect; dosya tabanlı cihazlardan, Windows veya Linux klasörlerinden, S3 bucket'larından, API'lerden ve SQL/JSON/CSV kaynaklarından veri toplayabilir.
• Veri işleme: Veriler yakalandıktan sonra Luma ham dosyaları ayrıştırır, meta verileri çıkarır ve cihaz çıktılarını yapılandırılmış, analiz edilebilir biçimlere dönüştürür.
• Veri uyumlulaştırma ve yönetim: Luma; yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış, yapılandırılmamış, dizi, sayısal, metin, görüntü ve meta veriler dahil farklı veri türlerini bir araya getirir.
• Analiz ve yapay zeka destekli içgörüler: Araştırmacılar platform içinde veya API'ler aracılığıyla uyumlulaştırılmış verileri arayabilir, görselleştirebilir, sorgulayabilir, modelleyebilir ve analiz edebilir. Luma ayrıca doğal dil sorgulamayı ve üretken yapay zeka kullanım alanlarını destekleyerek bilim insanlarının dataset'ler arasındaki karmaşık ilişkileri keşfetmesine yardımcı olur.

Dotmatics; yönetilen bir kayıt sistemi gerektiren büyük biyofarma şirketleri ve CRO'lar için en uygundur.

OpenEye Scientific Suite Orion

Artık Cadence Molecular Sciences'in bir parçası olan OpenEye Scientific, bulut tabanlı Orion platformu ve geliştirici odaklı OEChem araç setiyle farklılaşır. Paket; şekil tabanlı tarama için ROCS, elektrostatik karşılaştırma için EON, konformer üretimi için OMEGA ve kenetlenme için FRED içerir.

Orion, AWS ve Cadence OnCloud üzerinde şirket içi kurulum seçeneği olmadan çalışır ve özel hesaplamalı pipeline'lar oluşturan kuruluşları hedefler.

OpenEye Scientific Suite Orion, özel pipeline'lar oluşturan geliştiriciler için en uygundur.

Şekil 3: Orion'un 3D simülasyon ve analiz panosu.⁴

Recursion OS

Recursion OS; hücresel fenotiplerin yüksek verimli otomatik görüntülenmesiyle üretilen ve bilgisayarlı görü ile BioHive süperhesaplama altyapısı üzerinden işlenen devasa bir fenotipik dataset sağlar. Platform; biyolojik ilişkileri görselleştiren Map of Biology'yi içerir ve yaklaşık 65 petabayt özel veri üretmiştir.

Recursion LOWE:

LOWE, Recursion'un LLM ile düzenlenen İş Akışı Motoru'dur; doğal dil etkileşimi yoluyla karmaşık ilaç keşif iş akışlarını desteklemek üzere tasarlanmış, Recursion OS platformu içinde yapay zeka destekli bir sistemdir.

Araştırmacıların Recursion'un biyolojik ve kimyasal dataset'lerini sorgulamasını, potansiyel ilaç-hedef ilişkilerini keşfetmesini, yeni bileşikler üretmesini ve önceliklendirmesini, ADMET ve çözünürlük gibi özellikleri değerlendirmesini ve sentez planlama ile deneysel yürütme dahil sonraki adımları koordine etmesini sağlar.

LOWE; Recursion'un özel dataset'lerini, öngörücü model'lerini, üretken kimya yeteneklerini ve laboratuvar operasyonlarını birbirine bağlayan akıllı bir iş akışı düzenleme katmanı olarak çalışır.⁵

Recursion, nadir hastalık ve ilaç yeniden konumlandırma programları için en uygundur.

Schrödinger küçük molekül ilaç keşif paketi

Schrödinger; bağlanma afinitesini tahmin eden fizik temelli Serbest Enerji Pertürbasyonu (FEP+) hesaplamalarıyla farklılaşır. Paket; Maestro grafik arayüzü içinde kenetlenme için Glide, hidratasyon termodinamiği için WaterMap ve protein yapısı tahmini için Prime'ı entegre eder.

Schrödinger'in özel program gerçek yaşam örneği:

Schrödinger'in dijital kimya platformu; yeni bir MALT1 inhibitörü olan SGR-1505'in 10 ay içinde geliştirme adayı olarak tanımlanmasına yardımcı oldu. Program; lenfosit düzenlenmesinde rol oynayan ve kronik lenfositik lösemi dahil nükseden veya dirençli B hücreli malignitelerle ilişkili bir hedef olan MALT1'e odaklandı. Önceki MALT1 inhibitörü yaklaşımları ilaca benzer özelliklerle ilgili sorunlar yaşadığından amaç; etki gücü, geçirgenlik, çözünürlük ve genel geliştirilebilirlik arasında daha iyi dengeye sahip güçlü bir küçük molekül bulmaktı.

Ekip; fizik temelli modelleme, makine öğrenimi, öngörücü ADMET model'leri ve veri analitiği ile desteklenen tasarla-tahmin et-üret-test et-analiz et iş akışını kullandı. 8 milyardan fazla bileşiği hesaplamalı olarak değerlendirdiler; bağlanma bölgesini analiz etmek için WaterMap'i kullandılar, fikir üretmek için de novo tasarım ve sentez farkındalıklı numaralandırma uyguladılar ve göreli bağlanma afinitesini tahmin etmek için FEP+ kullandılar. LiveDesign; modellenen ve deneysel verileri iş birliğine dayalı karar alma için merkezileştirmek amacıyla kullanıldı.

İlk üç ayda ekip; Active Learning FEP+ kullanarak 1.700'den fazla molekülü değerlendirdi ve 50'den az bileşik sentezledikten sonra iki yeni güçlü MALT1 inhibitörü serisi tanımladı. Ardından etki gücü, çözünürlük ve geçirgenliği dengelemek için çok parametreli optimizasyon kullandılar. Ekip 5.000'den fazla fikri değerlendirdi; 43 bileşik program kriterlerini karşıladı ve daha küçük bir alt küme sentez ve teste geçti.

Sonuç; lead serisinde 78 bileşik ve tüm programda 129 bileşik sentezlendikten sonra 10 ay içinde seçilen SGR-1505 oldu. Schrödinger bu vakayı; büyük ölçekli hesaplamalı tarama, fizik temelli tahmin, makine öğrenimi ve iş birliğine dayalı bilişimi birleştirmenin sentezlenmesi gereken bileşik sayısını azaltabileceğine ve isabet keşfinden geliştirme adayına giden yolu hızlandırabileceğine dair kanıt olarak sunar.⁶

Schrödinger; yüksek doğrulukta etki gücü modellemesi gerektiren ilaç ve biyoteknoloji ekipleri için en uygundur.

Optibrium StarDrop

Optibrium StarDrop; lead optimizasyonu için çok parametreli optimizasyon (MPO) konusunda uzmanlaşmıştır. Platform; ADMET, üretken kimya ve 3D tasarım modülleri için modüler fiyatlandırmayla hem masaüstü hem de bulut dağıtımı sunar.

StarDrop ile adMare gerçek yaşam örneği:

Kanadalı bir yaşam bilimleri şirketi olan adMare'in çalışmaları; erken lead tanımlamadan klinik aday seçimine kadar uzanır ve kimyagerlerin bileşik etki gücünü, ADME özelliklerini, fizikokimyasal özellikleri, seçiciliği ve daha geniş yapı-aktivite ilişkilerini değerlendirmesini gerektirir. StarDrop; araştırmacıların karmaşık bileşik dataset'lerini daha verimli şekilde düzenlemesine, görselleştirmesine ve yorumlamasına yardımcı olarak bu süreci destekler.

Dikkate değer bir uygulama patent analizidir. Kimyagerler patent literatüründen çok sayıda bileşik çıkardığında StarDrop'un kümeleme, benzerlik analizi, kimyasal uzay görselleştirmesi ve Card View özellikleri; ilgili başlangıç noktalarını belirlemeye ve bileşik serilerinin nasıl optimize edildiğini anlamaya yardımcı olur.

Ekip ayrıca StarDrop'u; SAR eğilimlerini incelemek, pIC50 değerlerini karşılaştırmak, ADME QSAR kullanarak logP ve logD gibi özellikleri tahmin etmek, kenetlenme çalışmaları için bileşik kütüphaneleri hazırlamak ve eSim3D ile sanal kütüphaneleri taramak için kullanır.⁷

Optibrium StarDrop; ADMET ve lead optimizasyonuna öncelik veren tıbbi kimyagerler için en uygundur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka destekli ilaç keşfi için mevzuat ve uyumluluk hususları

Düzenleyici kurumlar; ilaç geliştirmede yapay zeka/ML için rehberlik resmileştirmeye başlamıştır. Ocak 2025'te FDA, klinik dışı, klinik ve üretim bağlamlarında kullanılan yapay zeka model'leri için risk temelli bir güvenilirlik değerlendirme framework'ü öneren “Yapay Zekânın Düzenleyici Karar Vermeyi Desteklemek İçin Kullanımına İlişkin Hususlar” başlıklı taslak rehberlik yayımladı.⁸ Rehberlik; düzenleyici kararları destekleyen verilere odaklanarak ilaç keşif faaliyetlerini açıkça kapsam dışında bırakır.⁹

Ocak 2026'da FDA ve EMA, ilaç geliştirmede iyi yapay zeka uygulamasının yol gösterici ilkelerini belirleyen ve ilaç yaşam döngüsü boyunca insan merkezli tasarım ile orantılı doğrulama gereksinimlerini kapsayan on üst düzey ilkeyi içeren “İlaç Geliştirmede İyi Yapay Zeka Uygulamasının Yol Gösterici İlkeleri”ni ortaklaşa yayımladı.¹⁰ Kurumlar; yapay zeka sistemlerinin insan muhakemesinin yerini almak yerine onu desteklemesi gerektiğini ve doğrulama gereksinimlerinin yapay zeka sisteminin potansiyel etkisine göre ölçeklendirilmesi gerektiğini vurguladı.¹¹

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla},
  title  = {{En İyi 10 İlaç Keşif Yazılımı}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/drug-discovery-software}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Molecular Dynamics Simulations | BIOVIA - Dassault Systèmes

3ds

2.

How a Global Pharma Leader Transformed Chemical Data Management with Marvin, Chemaxon’s chemical editor

Certara

3.

cresset-group.com | 520: Web server is returning an unknown error

4.

Cloud Based Computational Chemistry Software

5.

LOWE | Recursion

6.

Hit to development candidate in 10 months: Rapid discovery of a novel, potent MALT1 inhibitor - Schrödinger

Schrödinger

7.

Supporting Canadian chemistry pioneers with fast SAR analysis - Optibrium

Optibrium

8.

Federal Register :: Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products; Draft Guidance for Industry; Availability; Comment Request

9.

FDA Publishes Draft Guidance on Use of Artificial Intelligence in the Development of Drugs and Biological Products - January 2025

10.

EMA and FDA set common principles for AI in medicine development | European Medicines Agency (EMA)

11.

https://www.fda.gov/media/189581/download

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder