パトコアの技術ブログ

化学情報管理・創薬支援のためのケモインフォマティクス製品を扱うパトコアです。本ブログは技術チームにより運営されており、各種ツールを使うとどんなことができるの?という観点から、技術情報をお届けします。

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Design Hub

DMTA(Design-Make-Test-Analize)サイクル内のCROとの協業

CROとの協業時の重要な要素 薬剤探索会社がディスカバリー・プロセスの一部を契約研究機関(CRO)に委託することは、ますます一般的になっています。 これにより、プロジェクトリーダーには社内および外部の活動を追跡する必要があります。データや進行中の…

薬物設計における主要な特性 | 親油性、pKa、および溶解度の予測

物理化学的特性は、薬物設計における重要な記述子です 親油性、pKa、および溶解度は、薬物設計において重要な記述子です。これらの特性は、薬物の薬物動態学的な曝露(ADME)と薬力学的な応答(標的および非標的への効果)の両方においての重要性が、文献で…

低分子の物性を予測するためのローカルモデルとグローバルモデル

最も成功するためには、どのようなタイプのモデルを構築すべきか 明白な答えは、前向きに予測できるすべてのモデルです。また、特性が改善された新規化合物の設計を容易にするために、モデルが解釈可能であれば、非常に価値があります。 もう一つの重要なパ…

科学的仮説の構築-化合物の最適化のために

科学的仮説の創出 科学的仮説は、新薬の設計・開発において中心的な役割を果たします。厳密な仮説は、既存のデータを系統的に分析することで構築され、分子の化学構造と生物活性の関係を理解するための予測的な枠組みとして機能します。仮説は、新薬の設計や…

pKaや溶解度の予測値は、現実と比較してどうなのか?

pKa予測ツールの精度を創薬セットで評価した結果、RMSEは1.11、ピアソン相関係数は0.88となりました。また、希少元素、多成分構造、4級窒素原子を含むデータセットで溶解度予測ツールを評価した結果、RMSEは1.16、ピアソン相関係数は0.84を達成しました。適…

特許でクレームされる構造とは?- 特許文献解析へのMMP変換の応用例

特許文献に見る医薬化学的変換 新薬の設計と最適化には、創造性と知識の両方が必要です。Matched Molecular Pairs法の使用は、このプロセスをサポートする方法の1つです。 一般的にMMPは、薬物分子の構造変化と、それに対応するアッセイ結果の変化量を結びつ…

Trainer Engine : データから予測モデルへの翻訳

Patcore, Inc. Ákos Tarcsay, Calculators製品マネージャー, Wendy Warr氏(Wendy Warr & Associates Home Page)による、2022年Chemaxonユーザー会レポートより ※Trainer Engineの詳細はこちらをご参照ください。 機械学習(ML)のライフサイクルは、データ…

各種化学計算がMarvinで可能になりました!

Patcore, Inc. 2021年の1QにMarvin Sketchのアップデートがあり、Marvin Sketch上で各種化学計算を行えるようになりました。これまでCalculator Pluginsのライセンスを持っていないと正規版として利用できなかったのですが、その制限がなくなったため、Marvi…

化合物設計プラットフォームのプラグインについて

Patcore, Inc. ChemAxon社は化合物検索エンジンや化学構造形式変換・名前変換サービスなど、ケモインフォマティクスに関する多くの要素技術を持っています。これらのツールは単体の機能として使われることを想定しており、モジュールとして利用や、コマンド…