Vue d'ensemble de la découverte de médicaments intégrée
Overview
Nous proposons de véritables programmes intégrés de découverte de médicaments. Nos équipes co‑localisées accélèrent la progression des composés, de l’identification de la cible jusqu’au candidat médicament.
Il est essentiel d’établir des bases solides pour assurer le succès de la découverte de médicaments dès cette première étape du processus. Notre plateforme intégrée d’identification et de validation de cibles combine l’intelligence artificielle, l’expertise de nos spécialistes et une validation expérimentale rigoureuse pour guider les cibles à travers une évaluation robuste, les préparant ainsi à la phase de découverte de hits
Des hits validés et de haute qualité, obtenus grâce à des technologies intégrées et à une collaboration étroite entre experts, vous offrent un point de départ fiable pour accélérer la découverte de médicaments.
Des hits de haute qualité, accompagnés d’une preuve de concept précoce, sont dé-risqués et profilés, prêts à accélérer votre programme vers l’optimisation des candidats.
Transformer des candidats prometteurs en candidats cliniques avec rapidité, précision et une expertise scientifique capable de générer des données de haute qualité et d’avoir un véritable impact pour les patients.
Offrir une découverte de médicaments intégrée et indépendante des modalités pour aborder des mécanismes biologiques complexes, accélérer le développement et faire progresser des thérapies innovantes en toute confiance.
Une expertise complète en découverte de petites molécules, de l’identification de la cible jusqu’au à la montée en échelle, pour fournir des candidats conçus pour réussir et créer un impact sur le marché.
Transformer des concepts peptidiques complexes en thérapies de nouvelle génération grâce à une conception intégrée, des analyses avancées et une expertise collaborative de bout en bout.
Exploiter l’induction de proximité et la technologie CHARMED pour concevoir, tester et optimiser rapidement des dégradeurs ciblant des protéines auparavant considérées comme « non médicamentables ».
Faire progresser les ADC de nouvelle génération grâce à une conception centrée sur le payload, une expertise intégrée et une innovation collaborative permettant d’offrir des thérapies plus sûres et plus sélectives.
Stimuler l’innovation en biothérapies grâce à une conception intégrée, à la biologie structurale et à une expertise multidisciplinaire pour accélérer le développement de thérapies de nouvelle génération, du concept au clinique.
Associer une expertise thérapeutique approfondie à une compréhension translationnelle pour concevoir des stratégies, réduire les risques et accélérer les programmes de découverte pour un succès au clinique.
Accélérer la découverte de médicaments en oncologie grâce à une expertise intégrée, des modalités innovantes et une compréhension translationnelle afin de délivrer des candidats ayant un impact clinique réel.
Accélérer la découverte de médicaments en immunologie et inflammation grâce à des essais adaptés, des modèles translationnels et une expertise intégrée pour favoriser un succès clinique plus rapide.
Faire progresser la découverte de médicaments pour le SNC grâce à des modèles intégrés, des biomarqueurs translationnels et une expertise multidisciplinaire pour surmonter la complexité et accélérer l’innovation thérapeutique.
Concevoir et développer des thérapies différenciées à petites molécules pour l’obésité et le diabète grâce à une expertise intégrée, une compréhension mécanistique approfondie et des stratégies translationnelles.
Inobrodib, an exciting, first-in-class oral anti-cancer drug in clinical development by CellCentric, was collaboratively designed, synthesised and supported on its pre-clinical journey by an integrated project team at Sygnature Discovery. Inobrodib is now showing promising results in Phase I and II trials for multiple myeloma and other cancer types.
Chez Sygnature Discovery, nous fournissons des solutions de découverte de médicaments de classe mondiale pour accélérer la progression de vos composés, de l’idée jusqu’à la clinique.
Notre équipe de direction rassemble une diversité d’expériences et de ressources, favorisant la collaboration et l’innovation dans l’ensemble du processus de découverte de médicaments.
Explorez les opportunités de carrière chez Sygnature Discovery. Rejoignez une équipe internationale qui obtient des résultats exceptionnels grâce à la collaboration, à l’innovation et à l’intégrité.
Vue d'ensemble de la découverte de médicaments intégrée
Overview
Nous proposons de véritables programmes intégrés de découverte de médicaments. Nos équipes co‑localisées accélèrent la progression des composés, de l’identification de la cible jusqu’au candidat médicament.
Il est essentiel d’établir des bases solides pour assurer le succès de la découverte de médicaments dès cette première étape du processus. Notre plateforme intégrée d’identification et de validation de cibles combine l’intelligence artificielle, l’expertise de nos spécialistes et une validation expérimentale rigoureuse pour guider les cibles à travers une évaluation robuste, les préparant ainsi à la phase de découverte de hits
Des hits validés et de haute qualité, obtenus grâce à des technologies intégrées et à une collaboration étroite entre experts, vous offrent un point de départ fiable pour accélérer la découverte de médicaments.
Des hits de haute qualité, accompagnés d’une preuve de concept précoce, sont dé-risqués et profilés, prêts à accélérer votre programme vers l’optimisation des candidats.
Transformer des candidats prometteurs en candidats cliniques avec rapidité, précision et une expertise scientifique capable de générer des données de haute qualité et d’avoir un véritable impact pour les patients.
Offrir une découverte de médicaments intégrée et indépendante des modalités pour aborder des mécanismes biologiques complexes, accélérer le développement et faire progresser des thérapies innovantes en toute confiance.
Une expertise complète en découverte de petites molécules, de l’identification de la cible jusqu’au à la montée en échelle, pour fournir des candidats conçus pour réussir et créer un impact sur le marché.
Transformer des concepts peptidiques complexes en thérapies de nouvelle génération grâce à une conception intégrée, des analyses avancées et une expertise collaborative de bout en bout.
Exploiter l’induction de proximité et la technologie CHARMED pour concevoir, tester et optimiser rapidement des dégradeurs ciblant des protéines auparavant considérées comme « non médicamentables ».
Faire progresser les ADC de nouvelle génération grâce à une conception centrée sur le payload, une expertise intégrée et une innovation collaborative permettant d’offrir des thérapies plus sûres et plus sélectives.
Stimuler l’innovation en biothérapies grâce à une conception intégrée, à la biologie structurale et à une expertise multidisciplinaire pour accélérer le développement de thérapies de nouvelle génération, du concept au clinique.
Associer une expertise thérapeutique approfondie à une compréhension translationnelle pour concevoir des stratégies, réduire les risques et accélérer les programmes de découverte pour un succès au clinique.
Accélérer la découverte de médicaments en oncologie grâce à une expertise intégrée, des modalités innovantes et une compréhension translationnelle afin de délivrer des candidats ayant un impact clinique réel.
Accélérer la découverte de médicaments en immunologie et inflammation grâce à des essais adaptés, des modèles translationnels et une expertise intégrée pour favoriser un succès clinique plus rapide.
Faire progresser la découverte de médicaments pour le SNC grâce à des modèles intégrés, des biomarqueurs translationnels et une expertise multidisciplinaire pour surmonter la complexité et accélérer l’innovation thérapeutique.
Concevoir et développer des thérapies différenciées à petites molécules pour l’obésité et le diabète grâce à une expertise intégrée, une compréhension mécanistique approfondie et des stratégies translationnelles.
Inobrodib, an exciting, first-in-class oral anti-cancer drug in clinical development by CellCentric, was collaboratively designed, synthesised and supported on its pre-clinical journey by an integrated project team at Sygnature Discovery. Inobrodib is now showing promising results in Phase I and II trials for multiple myeloma and other cancer types.
Chez Sygnature Discovery, nous fournissons des solutions de découverte de médicaments de classe mondiale pour accélérer la progression de vos composés, de l’idée jusqu’à la clinique.
Notre équipe de direction rassemble une diversité d’expériences et de ressources, favorisant la collaboration et l’innovation dans l’ensemble du processus de découverte de médicaments.
Explorez les opportunités de carrière chez Sygnature Discovery. Rejoignez une équipe internationale qui obtient des résultats exceptionnels grâce à la collaboration, à l’innovation et à l’intégrité.
Solutions scientifiques | Conception de médicaments assistée par ordinateur
Prédiction de la structure des protéines
L’utilisation d’une IA avancée et de techniques de modélisation éprouvées permet de prédire avec confiance les structures protéiques, accélérant ainsi la conception de médicaments basée sur la structure et découvrant de nouvelles possibilités thérapeutiques.
La prédiction de la structure des protéines est devenue un outil puissant pour comprendre les interactions entre petites molécules et orienter les stratégies de projet.
Les avancées basées sur l’IA, telles qu’AlphaFold, permettent désormais de générer des modèles 3D très précis directement à partir de données de séquences, offrant ainsi aux chercheurs de nouvelles perspectives hypothétiques pour de nouvelles cibles.
Chez Sygnature Discovery, nous exploitons une suite d’outils complémentaires, dont AlphaFold Multimer et OmegaFold, et nous évaluons actuellement Boltz-2 sur notre cluster interne, afin de générer des prédictions structurales de haute fiabilité. Ces modèles accompagnent chaque étape de la découverte de médicaments, depuis la conception de ligands jusqu’à la fourniture de modèles pour le remplacement moléculaire en cristallographie des protéines lors de la résolution de nouveaux problèmes. structures.
En combinant des algorithmes avancés à une vaste expertise en matière de découverte de médicaments, nous traduisons ces prédictions en stratégies concrètes qui accélèrent les progrès et réduisent les risques.
Prédiction de structure pilotée par l’IA
AlphaFold permet une modélisation 3D précise à partir de données de séquences. AlphaFold 2.0 a marqué une avancée majeure pour la modélisation des protéines non membranaires et des domaines protéiques uniques, tandis qu’AlphaFold Multimer a étendu ses capacités aux interactions protéine-protéine. Les scores de confiance attribués aux différentes régions rendent ces modèles extrêmement informatifs pour la découverte de médicaments. Des outils open source tels que Boltz-2 ont encore élargi les possibilités, en prenant également en charge la prédiction de l’affinité des petites molécules et en fournissant un apport complémentaire à nos processus de conception basés sur la structure.
L’importance persistante de la modélisation par homologie
Parallèlement aux nouveaux outils de prédiction de la structure des protéines, la modélisation par homologie demeure un outil important et polyvalent. Elle est particulièrement importante lorsqu’on recherche un état fonctionnel ou une conformation protéique spécifique, comme un modèle de RCPG lié à un agoniste ou une kinase sous sa forme DFG-out, avec un positionnement particulier de l’hélice αC ou de la boucle d’activation.
Flexibilité des protéines et états conformationnels
La prédiction de la structure des protéines soutient également la cristallographie des protéines en fournissant des modèles pour le remplacement moléculaire lors de la résolution de nouvelles structures.
Évaluation de la qualité et de l’utilité structurelle du modèle
La maîtrise des données structurales et l’évaluation de leur utilité sont cruciales. L’importance de cette maîtrise peut être illustrée par un modèle de LSD1 généré à l’aide d’AlphaFold Multimer. Bien que le modèle du site de liaison soit excellent, ce dernier est auto-inhibé par une autre région de la protéine. Rien ne prouve que cet effet soit physiquement significatif, et la structure doit être modifiée pour l’éliminer avant toute utilisation dans la conception de médicaments.
Pourquoi choisir Sygnature ?
Forte d’une longue expérience réussie en prédiction de structures protéiques pour diverses cibles, Sygnature allie modélisation de pointe et expertise approfondie en découverte de médicaments. Nous proposons une gamme complète d’outils pour la prédiction de structures protéiques, la modélisation des complexes protéine-ligand et protéine-protéine, ainsi que la conception de médicaments guidée par la structure.
L’expertise de Sygnature réside dans l’évaluation rigoureuse de la qualité des modèles et l’application efficace des connaissances structurales pour soutenir la découverte de médicaments. Qu’il s’agisse de modèles d’homologie ou de prédictions de type AlphaFold, nous évaluons les modèles dans leur contexte, en tenant compte des homologues fonctionnels, de la cohérence des relations structure-activité et des conditions physiologiques. Nos équipes affinent et évaluent les structures dans leur contexte biologique et chimique global afin de garantir leur pertinence pour la prise de décision.
Cette capacité est renforcée par notre vaste équipe d’experts en chimie computationnelle et en biosciences, travaillant en étroite collaboration avec des équipes de projet multidisciplinaires afin d’exploiter efficacement les données structurales prédites et expérimentales. Sans aucun programme de développement de médicaments en interne, nous nous consacrons entièrement à votre réussite, en vous fournissant une expertise dédiée, des analyses axées sur les résultats et une modélisation structurale qui accélère le développement de vos projets de découverte de médicaments.
Modèle multimère AlphaFold du complexe IL3:IL3RA comparé à la structure cristalline.
L’accord est excellent au niveau de l’interface protéine-protéine et le modèle est d’une qualité suffisamment élevée pour servir de base à un projet de conception de médicaments basé sur la structure. La structure PDB du complexe (code : 5UWC8) est représentée avec la portion IL3R en orange et IL3 en magenta. La région correspondante modélisée par AlphaFold Multimer est représentée en jaune et cyan. En dehors des domaines centraux, les prédictions sont plus variables, mais cette région n’est pas étayée par les données cristallographiques disponibles et ne constitue pas la zone la plus pertinente pour la découverte de médicaments.
Plasticité conformationnelle, par exemple dans MEK1.
L’image compare les conformations induites par un ligand dans MEK1. L’analogue d’ATP est représenté à titre indicatif, mais les autres ligands sont omis. La structure cristalline 3VVH9 est en bleu et la structure 5HZE10 en orange. MEK1 peut adopter une poche allostérique absente chez la plupart des autres kinases.
Modèle de LSD1.
LSD1 avec auto-inhibition erronée mise en évidence par la séquence peptidique en cyan.
Pathios Therapeutics et Sygnature Discovery signent un partenariat stratégique pour découvrir de nouveaux modulateurs du…
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Capacités connexes
Nous vous aidons à concevoir des composés plus intelligents et à prendre des décisions plus rapidement en combinant la modélisation basée sur l’IA, une vaste expertise scientifique et un accès sécurisé et collaboratif aux données pour résoudre des problèmes complexes et accélérer votre processus de découverte de médicaments.
L’utilisation d’une IA avancée et de techniques de modélisation éprouvées permet de prédire avec précision les structures protéiques, accélérant ainsi la conception de médicaments basée sur la structure et la découverte de nouvelles thérapies. possibilités.
Calcul de l’énergie libre de liaison relative par commutation hors équilibre (NES) grâce à la plateforme Orion® d’OpenEye. Fournit des prédictions précises d’affinité de liaison pour vous aider à classer les composés avec confiance et à prioriser les décisions de synthèse pour les candidats les plus prometteurs dès les premières étapes de la découverte.
Utilisation de technologies de pointe et de logiciels propriétaires pour découvrir des interactions cachées, prédire la stabilité des ligands et faire des choix de conception éclairés qui accélèrent votre programme de découverte de médicaments.
En combinant la conception pilotée par l’IA, des modèles d’apprentissage automatique sur mesure et la bioinformatique basée sur le LLM avec une collaboration pratique, nous vous aidons à découvrir plus rapidement des candidats médicaments optimisés.
Identifier rapidement des composés prometteurs grâce au criblage virtuel à grande échelle, à des bibliothèques sélectionnées et à un tri par des experts afin d’accélérer les programmes de découverte de médicaments.
Des sites de liaison à la pharmacologie, nos équipes de chimie computationnelle et de science des protéines vous aident à trouver plus rapidement les bons points de départ, en combinant une connaissance approfondie des structures avec des outils de pointe pour concevoir des composés qui font progresser votre projet en toute confiance.
Exploiter les propriétés de molécules actives connues pour générer et optimiser rapidement de nouveaux composés grâce à des connaissances basées sur les ligands, des outils alimentés par l’IA et une expertise collaborative afin de découvrir de nouveaux espaces chimiques et d’accélérer les découvertes.
Nous vous aidons à concevoir de meilleurs composés avec une plus grande confiance. Grâce à des connaissances à l’échelle quantique et à des simulations dynamiques, nous prédisons l’affinité, guidons l’optimisation et vous aidons à identifier plus rapidement les candidats les plus prometteurs.
Nous appliquons la prédiction et la conception de structures à de multiples familles de protéines et domaines thérapeutiques.
Nous évaluons les modèles par rapport à des homologues structurels et fonctionnels, à leur cohérence avec les données SAR connues et au contexte physiologique, notamment le pH du compartiment cellulaire ou tissulaire, ainsi qu’au rôle des cofacteurs et des ions métalliques.
Non. Les structures expérimentales demeurent essentielles pour la fiabilité et la précision des résultats. Lorsque cela est possible, les données à haute résolution associées aux composés candidats améliorent considérablement l’efficacité et les chances de succès des projets de découverte de médicaments.
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