BDE-Chem 分子生成优化
作为BDE.top平台的主要产品集群之一,BDE-Chem对海量全球药物专利/文献数据进行自动提取、分析,基于深度学习模型快速筛选潜在活性化合物、准确预测其成药性与ADMET属性,通过预测分子和靶点的结合构象自动完成相互作用分析,加速药物研发全流程。
产品介绍
BDE-Chem的重要功能之一为构效关系分析,聚拢提取了所有来自专利, 文献中的构效关系数据, 旨为帮助科研人员快速突出分子,突破专利,加速药物研发。
新药(First-in-Class,FIC):通过对专有库进行虚拟筛选,以产生苗头化合物(Hit)和先导化合物(Lead)分子。
快速跟进(Fast Follow-on):通过专利自动分析研究、结构-活性关系(SAR,Structure-Activity Relationship)信息提取及虚拟筛选和设计,针对某些具有市场潜力的药物或候选药物(包括刚上市的新药及正处于临床研究但上市机会很大的候选药物)快速跟进研究并避开这些药物专利。
老药新用(Repurposing):针对现有、失败或天然产品进行分析,实现活性成分改良,或新剂型、新工艺、新途径,新复方制剂开发、或新适应症发现等。
成药性(Drug-Likeness):基于ADMET及其它新能分析,判断成药的可能性。
分子生成和优化
针对靶点结构、遵循药化约束下进行自动分子生成。BDE-Chem分子生成模块在亲和力、结合构象、ADMET等属性约束下提供大量综合性能优越的可能分子列表,为后续分子设计和验证作基础。
针对热门靶点的小分子
ABCB1 | ABCG2 | ACE2 | AHR | AKT1 | ALK | AR | ATM | BAX | BCL2 | BCL2L1 | BRAF | BRCA1 | CASP3 | CASP9 | CCL5 | CCND1 | CD274 | CD4 | CDKN1A | CXCL8 | CXCR4 | DNMT1 | EGF | EGFR | EP300 | ERBB2 | ESR1 | EZH2 | FN1 | FOXO3 | HDAC9 | HGF | HMGB1 | HSP90AA1 | HSPA5 | IDO1 | IGF1 | IGF1R | IL17A | IL6 | INS | JUN | KRAS | MAPK1 | MAPK14 | MAPK3 | MAPK8 | MAPT | MCL1 | MMP9 | MTOR | MYC | NFE2L2 | NLRP3 | NOTCH1 | PARP1 | PCNA | PDCD1 | PLK1 | PRKAA1 | PRKAA2 | PTEN | PTGS2 | PTK2 | RELA | SIRT1 | SRC | STAT1 | STAT3 | STAT5A | TERT | TLR4 | TNF | TP53 | TXN | VEGFA