晶体结构预测

    药物的晶体形式在其固体剂型中起着重要作用。在药物获得批准后,寻找新的、更稳定的药物分子晶体形式可能会给制药公司带来重大风险。

    由于药物的所有稳定晶体形式都不能通过实验轻易获得,计算预测可以帮助识别多形性的潜在风险,以及找到更适合于有关物理化学性质的配方的晶体形式。

    类药物分子的晶体结构预测(CSP)提出了各种挑战,包括未知的互变异构体状态、新颖的化学基序、高度的灵活性、复杂的氢键网络等。

    为了应对CSP的挑战,OpenEye提供了基于我们的云本地平台Orion的定制CSP解决方案。®在研究的每个阶段,我们都开发了并行化问题的新方法,使我们能够利用Amazon Web Services提供的大规模扩展性。除了用能量对晶体结构进行排序外,我们还可以在量子力学(QM)的理论水平上计算熵对晶体稳定性的贡献,从而在有限温度下对晶体结构进行排序。此外,我们可以在研究中应用不同的力场和QM能量模型,以实现不同的精度和范围。

    传统的药物分子CSP方法可能需要数周到数月的时间。这些方法的一个主要瓶颈是使用周期QM晶格计算(例如平面波密度泛函理论),这不是很并行和尺度差。

    OpenEye使用QM能量模型优化晶体结构的新方法具有高度并行性,可扩展到数十万个处理器。利用这种方法,我们可以在几天的挂钟时间内对类药物分子进行CSP,从而探索在合理时间内优化药物分子配方的各种思路。在药物开发过程的早期评估药物的多态性风险可以节省时间和精力。

    为了评估我们的方法,我们与GSK在不同阶段的药物样分子临床试验中进行了几次成功的盲法挑战。

    了解与OpenEye的合作如何帮助您满足CSP和药物配方需求,并探索与OpenEye合作完成CSP项目,请电邮至info@eyesopen.com

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    猎户座™小分子晶体结构的从头计算预测

    • 使用云原生平台Orion™,在几天内(而不是几个月)对类药物分子进行CSP

    • 应用各种力场和QM能量模型获得更广泛的结果

    • 在开发过程的早期评估药物的多态性风险,以节省时间和精力
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