BIOVIA

New Ways to New Materials by Insilico

BIOVIA Discovery Studio

제약 · 바이오, 화장품, 식품 분자 모델링 솔루션

Discovery Studio는 바이오·신약 연구의 시행착오를 줄이고, 실험 성공 가능성을 높이는 인실리코 기반 가상 연구 플랫폼입니다.
단백질, 항체, 펩타이드의 서열 등의 구조 정보를 입력하면, 최적의 결합 위치, 주요 상호작용, 예상 효능 점수를 분석합니다.

실험실에서 쌓아온 경험이 시뮬레이션을 만나면 더 깊어집니다.
모델링을 전공하지 않으셨어도 괜찮습니다.
인실리코가 첫 걸음부터 함께하겠습니다.

신뢰할 수 있는 데이터와 가속화된 프로세스

Simulation

단백질/항체/펩타이드/약물 등의 분자의 구조적 유연성과 시간에 따른 움직임 그리고 온도와 압력의 변화를 원자 수준에서 예측합니다.

❶

MD 계산

CHARMm 기반의 분자 동역학(Molecular Dynamics) 계산을 수행합니다.

❷

결함 경로 규명

단백질과 결합된 리간드가 결합 포켓에서 떨어져 나오는 과정을 시뮬레이션하고 결합 경로를 규명할 수 있습니다.

❸

결합 공간 탐색

단백질 구조의 MD 결과를 활용하여 화합물/펩타이드가 결합할 수 있는 빈 공간을 탐색해줍니다.

❹

Tragectory 분석

도출된 시뮬레이션 결과인 trajectory를 이용하여 RMSD, RMSF, 수소 결합 수, Torsion Angle, SASA, 회전 반경(Radius of Gyration) 등을 계산하여 구조의 수렴 여부와 결합 여부를 확인합니다.

❺

환경 생성

분자 구조 중심으로 주변에 물 분자와 이온 분자를 배치하거나 이를 포함한 Lipid Bilayer Membrane을 생성합니다.

Antibody

FV, Fab, 항체 전체 구조, 그리고 이중 항체(Bi-specific Antibody)까지 연구자가 보유하거나 디자인한 항체 서열을 활용하여 3차원 구조를 생성해줍니다.

❶

항체 서열 분석

연구자가 보유하거나 디자인한 항체 서열에서 CDR, Heavy/Light chain, C/O/N-Glycosylation, Hydroxylation, Oxidation, Cleavage, Deamidation 등의 위치를 탐색할 수 있습니다.

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변이체 구조 안정성 및 결합 예측

단백질/항체/펩타이드 서열에 돌연변이(Mutation) 혹은 Disulfide Bridge를 생성 할 때 변이체에 따른 구조의 안정성 및 결합성의 변화를 에너지 값으로 예측합니다.

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항체 인간화 (Humanization) 지원

머신러닝을 이용하여 마우스 등의 동물 유래 항체 서열을 활용하여 인간화(Humanization)할 수 있도록 변이 서열과 그 위치를 안내해줍니다.

❹

Epitope·부형제 결합 위치·응집성 탐색

단백질과 항체의 구조에서 결합할 확률이 높은 Epitope 구간과 sorbitol, sucrose 등의 부형제(Excipient)가 결합하는 위치, 그리고 응집성(Aggregation)이 강한 위치 등을 탐색해줍니다.

❺

분자 간 Docking 예측

단백질/항체/펩타이드 등의 분자구조들 사이의 결합을 예측할 수 있는 docking 기능을 제공해줍니다.

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다중 서열 정렬 및 유사도 분석

단백질/항체/펩타이드 서열이 다수로 존재할 때 이들을 정렬하여 유사도(Similarity)와 정확도(Identity)를 확인할 수 있습니다.

Peptide

펩타이드의 3차원 구조를 생성하여 단백질과의 결합을 확인할 수 있습니다.

❶

분자 간 결합 분석

단백질/항체/펩타이드 사이의 결합의 종류와 그 위치를 분석하고 이들을 Matrix table로 표시해줍니다.

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단백질·항체 3차원 구조 보정

단백질/항체의 3차원 구조를 PDB사이트에서 가져왔을 때 불완전한 파일 내 구현되지 않은 loop(missing loop)를 생성해주며, pH에 맞춰 수소 원자를 추가하고 이들의 최적화(optimization)까지 수행해줍니다.

❸

서열 기반 구조 생성

단백질과 결합된 리간드가 결합 포켓에서 떨어져 나오는 과정을 시뮬레이션하고 결합 경로를 규명할 수 있습니다.

❹

다중 서열 정렬 및 유사도 분석

단백질/항체/펩타이드 서열이 다수로 존재할 때 이들을 정렬하여 유사도(Similarity)와 정확도(Identity)를 확인할 수 있습니다.

❺

에너지 최소화 구조 탐색

Minimization 기능을 통해 에너지적으로 최소값을 갖는(안정한) 구조들을 탐색해줍니다.

Cosmetic

화장품 개발을 위한 유효성분 선별 작업이 가능합니다.

❶

Docking 기반 후보군 선별

미백, 노화방지 등의 성분 개발 시 타겟이 되는 단백질에 유효 성분 후보들을 docking으로 결합시켜봄으로써 후보군 선별을 수행할 수 있습니다.

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지질 이중층 투과 메커니즘 규명

화장품 활성 성분이 세포막의 지질 이중층을 통과하는 메커니즘을 규명하기 위해 지질 막 모델 시스템을 구축하고 분자 동역학 시뮬레이션을 수행합니다.

❸

유효 성분 및 효능 개선 화합물 설계

타겟 단백질에 유효한 성분이나 독성이 발견되거나 효능을 더 높이기 위한 화합물을 설계할수 있습니다.

❹

안정성 및 물성 예측

효능이 있는 화합물의 안정성 확인을 위한 HOMO/LUMO 에너지 계산과 pKa, ALogP, LogD, LogS 등의 물성 수치들을 예측해줍니다.

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2D ∙ 3D 결합 이미지 시각화

타겟 단백질과 화합물/펩타이드가 결합된 이미지를 2D와 3D로 그려 소수성 결합 영역을 한눈에 파악할 수 있으며, 논문/포스터/특허 등에 싣을 수 있도록 도와줍니다.

Drug

타겟 단백질과 화합물의 결합 여부를 확인하는 docking screening 등을 수행하여 효능을 좋게 만들거나 독성을 적게 발현하는 화합물을 설계하도록 도와줍니다.

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자유 에너지 예측

FEP(Free Energy Perturbation)화합물의 미세한 구조 변화에 따른 결합 자유 에너지(Binding Free Energy) 변화를 정말하게 예측합니다.

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MM-PBSA 및 MM-GBSA 결합 에너지 분석

MM-PBSA 및 MM-GBSA 기능을 통해 분자 역학 궤적 전반에 걸친 단백질과 리간드 간의 열역학적 결합 에너지를 통계적으로 산출합니다.

❸

QSAR 기반 효능 · 독성 예측 모델 구축

QSAR를 활용하여 타겟 단백질의 3차원 구조가 없어도 효능, 독성 등이 예측 가능한 모델을 구축하고 이를 활용하여 신규 화합물들을 설계 또는 선별할 수 있습니다

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ADMET 특성 동시 예측

ADMET Descriptors 기능을 통해 화합물의 경구 흡수도(Human Intestinal Absorption), 혈뇌장벽 투과성 (BBB Penetration), 간독성(Hepatotoxicity), CYP2D6 억제제(Inhibition)을 동시 예측합니다.

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FBDD 기반 신규 화합물 설계

FBDD(Fragment Based Drug Design) 도구들을 이용하여 결합 위치(Binding Site)에 결합하는 Fragment를 배치해 주고 이를 이어 붙여 새로운 화합물을 설계해줍니다.

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