产品概述
Atomwise通过应用深度卷积神经网络分析大量化学空间并预测小分子如何与蛋白质靶点结合，从而改变早期药物发现。其专有的AtomNet®技术能够快速筛选数十亿化合物，克服传统药物开发的局限性。通过专注于具有挑战性和以前难以成药的靶点，Atomwise简化了先导化合物发现、优化和毒性预测过程，加速了新药研发。该平台为制药公司、生物技术公司和学术研究人员提供可扩展的、数据驱动的解决方案，减少临床前研究的时间和成本。
主要功能
| AtomNet® 深度学习引擎 | 采用专利结构化卷积神经网络，以高精度预测分子与蛋白质靶点之间的结合亲和力。 |
| 大规模虚拟筛选 | 能够在计算机中筛选数十亿种化合物，实现探索超越传统库的广阔化学空间。 |
| 针对难成药蛋白 | 能有效地发现针对具有挑战性靶点的药物，无需晶体结构或大量配体数据。 |
| 可扩展和快速发现 | 工业化平台加速先导化合物识别和优化，将药物发现时间从数年缩短至数周。 |
| 协作研究网络 | 与制药公司、学术机构和研究组织合作，验证和扩展药物发现应用。 |
使用场景
- 先导化合物发现：在早期药物发现阶段快速识别有前景的小分子候选物。
- 先导化合物优化：改进分子特性，提高候选化合物的功效、安全性和药物特性。
- 药物重新定位：筛选现有药物的新治疗用途，加速临床开发并降低成本。
- 针对罕见和复杂疾病：应用于发现治疗选择有限的疾病，包括肿瘤学和神经系统疾病。
- 毒性预测：早期评估潜在副作用，优先考虑更安全的药物候选物。