En İyi 8 İlaç Keşfi Yazılımı

İlaç keşfi yazılım pazarı üç kategoriye ayrılıyor: yapı tabanlı tasarım için hesaplamalı kimya paketleri, üretken kimya ve hedef belirleme için yapay zeka tabanlı platformlar ve ELN, LIMS, sentez takibi, veri analizi ve bileşik kaydı için Ar-Ge veri yönetim sistemleri.

En iyi 8 ilaç keşif platformunu özellikler, fiyatlandırma ve uygulama modelleri açısından karşılaştırdık.

En iyi 8 ilaç keşif yazılımının kurulumu ve fiyat karşılaştırması

Not: Ürünler alfabetik sırayla listelenmiştir.

İlaç keşfi yazılımı özelliklerinin karşılaştırılması

BIOVIA Keşif Stüdyosu

BIOVIA Discovery Studio, hedef belirlemeden potansiyel müşteri optimizasyonuna kadar uçtan uca bir süreç sunar. Bu 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 davranış ve etkileşimleri incelemek için moleküler dinamik, serbest enerji hesaplamaları ve diğer simülasyon araçları.
• Yapı tabanlı tasarım: Protein-ligand kenetlenmesi, fragman tabanlı tasarım ve 3 boyutlu yapısal bilgiler kullanılarak bileşiklerin optimize edilmesi için araçlar.
• Ligand ve farmakofor tabanlı tasarım: Sıfırdan ilaç tasarımı, aktivite profilleme, çoklu hedef tasarımı ve istenen etkileşim modellerine sahip moleküllerin bulunmasına yönelik yöntemler.
• Biyoterapi ve antikor modellemesi: Antikor modellemesi, protein mühendisliği ve biyolojik ilaç optimizasyonu için in silico araçlar.
• Makromolekül tasarımı ve analizi: Proteinlerin, nükleik asitlerin ve diğer büyük biyolojik moleküllerin analizi ve tasarımı için araçlar.
• QSAR, ADMET ve öngörücü toksikoloji: Farmakokinetik, güvenlik, toksisite ve ilaç benzeri özellikler için öngörücü bilgiler.
• Görselleştirme: Biyolojik ve kimyasal yapıları görüntülemek, değiştirmek ve analiz etmek için ücretsiz bir moleküler tasarım görselleştirme aracı.

BIOVIA Discovery Studio, mevzuata uyumluluk gerektiren büyük işletmeler için en uygun çözümdür.

Şekil 1: BIOVIA Discovery Studio simülasyonları kontrol paneli. ¹

ChemAxon

ChemAxon, kimyasal veri standardizasyonu için Marvin kimyasal yapı editörü ve JChem motorları da dahil olmak üzere kimyasal bilişim altyapısı sağlar. Platform, entegrasyon için Java ve REST API'leri ile bulut ve şirket içi dağıtımı destekler.

Chemaxon'ın Marvin'den gerçek hayattan bir örneği:

Büyük bir küresel ilaç şirketi, masaüstü veri görselleştirme ve analiz uygulamasında kimyasal veri yönetimini iyileştirmek için Chemaxon'un Marvin kimyasal düzenleyicisini kullandı.

Şirket, yaklaşan devreye alma tarihinden önce mevcut altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilecek bir kimyasal çizim aracına ihtiyaç duyuyordu. Gereksinimler arasında SMILES/SMARTS gösterimi, reaksiyon haritalama, stereokimya işleme, Markush yapı numaralandırması ve entegrasyon için güçlü bir .NET API desteği yer alıyordu.

Chemaxon, 300'den fazla kullanıcı için Marvin'i uygulamaya koydu 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 zaman çizelgesine uymasına yardımcı oldu. Ayrıca, Chemaxon lisanslarını tek bir 19 aylık süre altında birleştirerek lisanslama sürecini basitleştirdi ve tedarik karmaşıklığını azalttı. ²

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

Cresset Flare

Cresset Flare'in XED kuvvet alanı kullanan elektrostatik alan tabanlı ligand modellemesi, protein kristal yapılarına bağımlı kalmadan iskelet atlama ve ligand tasarımına olanak tanır. Flare, FEP çerçevesi içinde RBFE hesaplamalarını ve makro halka konformer üretimini destekler.

• 2B Etkileşim Haritaları: Ligand-protein etkileşimlerini daha kolay yorumlanabilmesi için net bir 2B görünümde özetler.
• Aktivite Atlası: Moleküler değişikliklerin aktiviteyi nasıl etkilediğini anlamaya yardımcı olmak için niteliksel SAR bilgileri sağlar.
• Aktivite Madencisi: SAR veri kümelerindeki aktivite ve seçicilik uçurumlarını belirler.
• FieldTemplater: Kristalografik protein yapısı verileri mevcut olmadığında bağlanma modlarını tahmin etmeye yardımcı olur.
• Serbest Enerji Bozunumu (FEP): Hangi ligand değişikliklerinin bağlanmayı iyileştirme olasılığının en yüksek olduğunu tahmin ederek, ilaç geliştirme optimizasyonunu destekler.
• Yapay zeka kodlama asistanı: Kullanıcıların Flare ile ilgili analiz iş akışları için kod yazmalarına veya kodu iyileştirmelerine yardımcı olarak komut dosyası oluşturmayı, iş akışı otomasyonunu ve yöntem özelleştirmeyi destekler.

Cresset Flare, kristal yapılarıyla çalışmayan ilaç kimyagerleri için en uygun üründür.

Şekil 2: Flare AI kodlama asistanı örneği. ³

Dotmatics

Dotmatics, ELN, BioRegister, bileşik kaydı ve deney verisi yönetimini kapsayan, Studies ve Vortex görselleştirmesiyle entegre bir bilimsel bilişim platformu sunmaktadır. Platform, Geneious ve Prism dahil olmak üzere Dotmatics portföyü genelinde entegrasyon sağlar. Dotmatics, yönetilen bir kayıt sistemine ihtiyaç duyan büyük biyofarma şirketlerine, CRO'lara ve endüstriyel Ar-Ge kuruluşlarına hizmet vermektedir.

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

• Veri yakalama: Luma, laboratuvar cihazlarına, elektronik laboratuvar defterlerine (ELN), kayıtlara, sözleşmeli araştırma kuruluşu (CRO) yüklemelerine, dosyalara, bilimsel uygulamalara ve harici sistemlere bağlanır. Luma Lab Connect, dosya tabanlı cihazlardan, Windows veya Linux klasörlerinden, S3 kovalarından, 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 formatlara dönüştürür.
• Veri uyumlaştırma ve yönetimi: Luma, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış, yapılandırılmamış, sıralı, sayısal, metin, görüntü ve meta veriler de dahil olmak üzere farklı veri türlerini bir araya getirir.
• Analiz ve yapay zeka destekli içgörüler: Araştırmacılar, platform içinde veya API'ler aracılığıyla uyumlu verileri arayabilir, görselleştirebilir, sorgulayabilir, modelleyebilir ve analiz edebilir. Luma ayrıca doğal dil sorgulamayı ve üretken yapay zeka kullanım durumlarını destekleyerek bilim insanlarının veri kümeleri arasındaki karmaşık ilişkileri keşfetmelerine yardımcı olur.

Dotmatics, düzenli bir kayıt sistemine ihtiyaç duyan büyük biyofarmasötik şirketleri ve CRO'lar için en uygun çözümdür.

OpenEye Scientific Suite Orion

Cadence Molecular Sciences'ın bir parçası olan OpenEye Scientific, bulut tabanlı Orion platformu ve geliştirici odaklı OEChem araç setiyle öne çıkıyor. Bu paket, şekil tabanlı tarama için ROCS, elektrostatik karşılaştırma için EON, konformer üretimi için OMEGA ve kenetleme için FRED'i içeriyor.

Orion, AWS ve Cadence OnCloud üzerinde çalışır ve şirket içi kurulum seçeneği sunmaz; amacı özel hesaplama süreçleri oluşturan kuruluşları hedeflemektir.

OpenEye Scientific Suite Orion, özel işlem hatları oluşturan geliştiriciler için en uygun çözümdür.

Şekil 3: Orion'un 3 boyutlu simülasyon ve analiz paneli. ⁴

Özyinelemeli İşletim Sistemi

Recursion OS, hücresel fenotiplerin yüksek verimli otomatik görüntülenmesiyle oluşturulan, bilgisayar görüşü ve BioHive süper bilgisayar altyapısı aracılığıyla işlenen devasa bir fenotipik veri kümesini mümkün kılar. Platform, biyolojik ilişkileri görselleştiren Biyoloji Haritası'nı içerir ve yaklaşık 65 petabaytlık özel veri üretmiştir.

Özyinelemeli LOWE:

LOWE, Recursion'ın LLM (Lineer Öğrenme Modeli) ile yönetilen İş Akışı Motorudur; Recursion OS platformu içinde yer alan ve doğal dil etkileşimi yoluyla karmaşık ilaç keşfi iş akışlarını desteklemek üzere tasarlanmış yapay zeka destekli bir sistemdir.

Bu sayede araştırmacılar, Recursion'ın biyolojik ve kimyasal veri kümelerini sorgulayabilir, potansiyel ilaç-hedef ilişkilerini keşfedebilir, yeni bileşikler üretebilir ve önceliklendirebilir, ADMET ve çözünürlük gibi özellikleri değerlendirebilir ve sentez planlaması ve deneysel uygulama dahil olmak üzere sonraki aşama faaliyetlerini koordine edebilirler.

LOWE, Recursion'ın tescilli veri kümelerini, tahmin modellerini, üretken kimya yeteneklerini ve laboratuvar operasyonlarını birbirine bağlayan akıllı bir iş akışı düzenleme katmanı olarak işlev görür. ⁵

Özyinelemeli fonksiyonlar, nadir hastalıklar ve ilaçların yeniden kullanım programları için en uygunudur.

Schrödinger küçük moleküllü ilaç keşif paketi

Schrödinger, bağlanma afinitesini tahmin eden fizik tabanlı Serbest Enerji Bozunumu (FEP+) hesaplamalarıyla kendini farklılaştırır. Bu yazılım paketi, Maestro grafik arayüzü içinde yerleştirme için Glide, hidrasyon termodinamiği için WaterMap ve protein yapısı tahmini için Prime'ı entegre eder.

Schrödinger'in tescilli programının gerçek hayattan bir örneği:

Schrödinger'in dijital kimya platformu, 10 ay içinde yeni bir MALT1 inhibitörü olan SGR-1505'i geliştirme adayı olarak belirlemeye yardımcı oldu. Program, lenfosit düzenlemesinde rol oynayan ve kronik lenfositik lösemi de dahil olmak üzere tekrarlayan veya dirençli B hücreli malignitelerle ilgili olan MALT1 hedefine odaklandı. Daha önceki MALT1 inhibitörü yaklaşımları, ilaç benzeri özelliklerle ilgili sorunlarla karşılaştı; bu nedenle amaç, etkinlik, geçirgenlik, çözünürlük ve genel geliştirilebilirlik açısından daha iyi bir dengeye sahip güçlü bir küçük molekül bulmaktı.

Ekip, fizik tabanlı modelleme, makine öğrenimi , tahmine dayalı ADMET modelleri ve veri analitiği ile desteklenen bir tasarım-tahmin-üretme-test-analiz iş akışı kullandı. 8 milyardan fazla bileşiği hesaplamalı olarak değerlendirdiler, bağlanma bölgesini analiz etmek için WaterMap'i kullandılar, fikir üretmek için sıfırdan tasarım ve sentetik olarak bilinçli sayım uyguladılar ve göreceli bağlanma afinitesini tahmin etmek için FEP+'ı kullandılar. İşbirlikçi karar verme için modellenmiş ve deneysel verileri merkezileştirmek amacıyla LiveDesign 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 inhibitör serisi belirledi. Ardından, etki gücü, çözünürlük ve geçirgenliği dengelemek için çok parametreli optimizasyon kullandılar. Ekip 5.000'den fazla fikri değerlendirdi ve 43 bileşik program kriterlerini karşıladı; bunlardan sadece daha küçük bir alt küme sentez ve test aşamasına geçti.

Sonuç olarak, öncü seride 78 bileşik ve tüm programda 129 bileşik sentezlendikten sonra 10 ay içinde SGR-1505 seçildi. Schrödinger, bu durumu, büyük ölçekli hesaplamalı tarama, fizik tabanlı tahmin, makine öğrenimi ve işbirlikçi bilişim yöntemlerinin birleştirilmesinin, sentezlenmesi gereken bileşik sayısını azaltırken, potansiyel bileşik keşfinden geliştirme adayı aşamasına giden yolu hızlandırabileceğine dair bir kanıt olarak sunmaktadır. ⁶

Schrödinger, yüksek doğrulukta etki modellemesi gerektiren ilaç ve biyoteknoloji ekipleri için en uygun çözümdür.

Optibrium StarDrop

Optibrium StarDrop, ilaç adayı optimizasyonu için çok parametreli optimizasyon (MPO) konusunda uzmanlaşmıştır. Platform, ADMET, üretken kimya ve 3D tasarım modülleri için modüler fiyatlandırma ile hem masaüstü hem de bulut tabanlı dağıtım seçenekleri sunmaktadır.

adMare ve StarDrop'un gerçek hayattan bir örneği:

Kanadalı bir biyoteknoloji şirketi olan adMare'nin çalışmaları, erken aşamadaki potansiyel bileşik tespiti aşamasından klinik aday seçimine kadar uzanmakta olup, kimyagerlerin bileşiklerin etkinliğini, ADME özelliklerini, fizikokimyasal özelliklerini, seçiciliğini ve daha geniş yapı-aktivite ilişkilerini değerlendirmesini gerektirmektedir. StarDrop, araştırmacıların karmaşık bileşik veri kümelerini daha verimli bir şekilde organize etmelerine, görselleştirmelerine ve yorumlamalarına yardımcı olarak bu süreci desteklemektedir.

Önemli bir uygulama alanı patent analizidir. Kimyagerler patent literatüründen çok sayıda bileşik çıkardığında, StarDrop'un kümeleme, benzerlik analizi, kimyasal alan görselleştirme ve Kart Görünümü 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 kullanıyor. ⁷

Optibrium StarDrop, ADMET ve ilaç adayı optimizasyonuna öncelik veren ilaç kimyagerleri için en uygun üründür.

To get up to date on enterprise AI and software, follow us:

Cem Dilmegani

Principal Analyst

Takip Et

Yapay zekâ destekli ilaç keşfi için düzenleyici ve uyumluluk hususları

Düzenleyici kurumlar, ilaç geliştirmede yapay zeka/makine öğrenimi için kılavuzları resmileştirmeye başladı. Ocak 2025'te FDA, "Düzenleyici Karar Verme Sürecini Desteklemek İçin Yapay Intel Kullanımına İlişkin Hususlar" başlıklı taslak kılavuzu yayınlayarak, klinik öncesi, klinik ve üretim bağlamlarında kullanılan yapay zeka modelleri için risk tabanlı bir güvenilirlik değerlendirme çerçevesi önerdi. ⁸ Kılavuz, ilaç keşfi faaliyetlerini açıkça kapsam dışı bırakarak yalnızca düzenleyici kararları destekleyen verilere odaklanmaktadır. ⁹

Ocak 2026'da FDA ve EMA, ilaç geliştirme sürecinde insan merkezli tasarım ve orantılı doğrulama gereksinimlerini kapsayan on üst düzey ilkeyi belirleyen "İlaç Geliştirmede İyi Yapay Zeka Uygulamalarına İlişkin Rehber İlkeler"i ortaklaşa yayınladı. ¹⁰ Kurumlar, yapay zekâ sistemlerinin insan yargısının yerini almak yerine onu desteklemesi gerektiğini ve doğrulama gereksinimlerinin yapay zekâ sisteminin potansiyel etkisine göre ölçeklendirilmesi gerektiğini vurguladı. ¹¹

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.

Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development | FDA

Center for Drug Evaluation and Research

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder