Изследователският проект във всяка научна област е сложен многоетапен процес. Откриването на лекарства в ранен стадий не е изключение. Има много въпроси, на които трябва да се отговори, преди дори да помислите да започнете. Това вероятно са най-често срещаните:

  • Как да избера цел?
  • Кой подход е най-подходящ за моята цел?
  • Кой може да ми помогне с множество подходи?
  • Къде мога да купя хит молекулите?

Има стотици компании, които са световно известни експерти във висококачествени продукти и услуги. Чукането на всяка врата, оценяването и сравняването е почти невъзможно по отношение на управлението на времето. И така, има ли партньор, само една точка за контакт, която има всичко на едно място и може да ми помогне? Имам страхотни новини за вас — отговорът е да — Chemspace! Ние правим живота на изследователите много по-прост и лесен, защото ние:

1. Осигурете достъп до най- най-големия каталог както на налични, така и на молекули, произведени при поискване (градивни елементи, междинни продукти, реагенти, консумативи, скрининг съединения , фрагменти, пептиди, протеини, антитела и биологични комплекти);

2. Поддържайте навигация в свръхголеми химически пространства (Freedom Space, Enamine REAL);

3. Покриване на всички етапи на доставката: от поръчка на продукти до доставка до вашата врата;

4. Освен това, ние предоставяме цялостниУслуги за откриване, като изчислителна химия, молекулярно докинг, виртуален скрининг и машинно обучение и QSAR за да назовем няколко. Нека направим бърз общ преглед на всеки от тях:

Компютърната химия е един от най-иновативните клонове, който се използва широко за справяне със сложни предизвикателства при откриването на лекарства. Този подход използва програми, които могат да анализират химически бази данни и каталози в гигамащаб. Създавайки различни симулации, изчислителната химия показва възможности в широк спектър от химични взаимодействия, които едновременно изискват усилия и спестяват време. Компютърната химия помага да се отговори на въпросите за активността и афинитета, както и да се намерят аналози за ударни молекули.

Молекулярен докинг. Това е ефективен метод за анализ на взаимодействието протеин-лиганд и скрининг на големи библиотеки от съединения. Този подход предвижда начина на свързване и афинитета на свързване на молекула към протеинова мишена. Информацията, получена допълнително, може да се използва при избора на кандидат-лекарство и за минимизиране на нецелевите ефекти.

Виртуален скрининг (VS). Това е най-разпространеният подход в съвременното откриване на лекарства. VS влиза в игра, когато имате работа с огромна база данни. Позволява на изследователите да анализират библиотеки от съединения и да идентифицират структури, които са обещаващи за вашата лекарствена цел. Този метод съкращава цикъла на разработване на нови лекарства и намалява преките разходи за изследване.

Машинно обучение (ML) е изключително гореща тема сега, нали? Все повече се използва в химията за ускоряване на процеса на откриване на лекарства. ML има значителен брой приложения: анализиране на пространства от данни на химични съединения и идентифициране на кандидати за лекарства, прогнозиране на химични свойства и оптимизиране на експериментални процеси. Като цяло машинното обучение представлява потенциално чудесен начин за ускоряване на изследването на пространството на химическите съединения.

Няколко думи заКоличествена връзка структура-активност (QSAR). Този изчислителен метод прогнозира физикохимичните свойства на съединенията въз основа на техните структури. Основните измерими физически дескриптори за QSAR са хидрофобност, полярност и пространствено препятствие, за които е известно, че влияят върху активността на биоактивните молекули.

Ние от Chemspace ви предоставяме всички гореспоменати подходи и техники. Работейки с „нас“, вие разполагате само с едно гише. Ние ще се погрижим да изведем вашия изследователски проект на ново ниво!