PlayMolecule

創薬のための分子動力学と機械学習アプリケーションを提供するプラットフォーム

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製品概要

 

PlayMoleculeは、ドラッグデザインに特化した創薬のための分子動力学と機械学習アプリケーションを提供するプラットフォームです。ウェブブラウザから、計算化学者や医薬品化学者がすぐに利用できるさまざまな可視化・解析ツールを提供します。
PlayMoleculeで採用されている技術は、確かな科学的知的財産に支えられており、世界の主要な製薬会社によって妥当性が確認されています。

開発元:英 Acellera Ltd.

特徴

オール・イン・ワン

コンピュータによる創薬における最も一般的な問題をカバーしたアプリケーション群

 

オンライン版とローカル版

フリーのオンライン版とプライベート利用が可能なローカル(オンプレミス)版

 

利用のしやすさ

視覚的で洗練されたUI、直観的な操作が可能なクリックベースのワークフロー

 

すぐに利用可能(out of the box)

オンライン版、ローカル版ともに、セットアップに時間をかける必要はありません

 

コミュニティ

ユーザーからのフィードバックにより常に改善

 

将来性(more to come)

ドラッグデザインの困難な問題を解決するため、新しいアプリケーションを頻繁に追加

 

主な機能

種々の問題に対し適切なアプリケーションを提供

 

ターゲットの準備と検証

・タンパク質の構造に対して欠けている水素を付加、プロトン化の正しい状態を決定し水素結合ネットワークを最適化

・ドッキングやMDに対して低分子を準備

・ディープラーニングを用いて結合部位を予測・可視化

・タンパク質リガンドの相互作用パターンを可視化

(関連するアプリケーション:SystemBuilderMembraneBuilderProteinPrepareAcePrepParameterizePlexViewDeepSite

 

分子シミュレーションによるインシリコ・アッセイ

・インシリコ手法を使ったタンパク質とリガンドの配座安定性(ランドスケープ)の研究

・シミュレーションのためにタンパク質とタンパク質リガンド系を構築

・量子力学を用いた低分子のパラメータ化

・分子シミュレーションの実行と解析

150以上の部分構造ライブラリを使用しフラグメントの結合ポケットと潜在ポケットを決定

・タンパク質とタンパク質リガンド結合の特徴を解明するため、正確な物理的方法を使用して結合・配座解析を実行

(関連するアプリケーション:SimpleRunCrypticScoutIn-silico conformational analysisIn-silico binding assays

 

ケミカルスペースの探索

SMILESやタンパク質ポケット、リガンドの配座に基づき、機械学習を使い全く新しい低分子を生成

(関連するアプリケーション:GenerativeLiGANNLigDreamPathwayMap

 

仮想スクリーニングと親和力予測

賞を獲得したドッキングと結合親和性のアルゴリズム

・いくつかの異なるプロトコルを使い低分子をタンパク質のポケットにドッキング

・ファーマコフォアオーバーラップや機械学習を用いてドッキングした化合物を再評価

・インハウスデータでモデルをトレーニングし化合物ライブラリを再評価

(関連するアプリケーション:AceDockKDeepKDeepTrainerDeltaDelta,Glimpse

 

技術情報

アプリケーション

 

Deepsite

最先端の畳み込みニューラルネットワークを使用して、タンパク質のドラッガブルな結合部位を予測

 

Proteinprepare

滴定と任意のpHによりプロトン調整を行い、H-結合ネットワークを最適化することで、MDシミュレーション用のタンパク質を準備

 

Bindscope

ニューラルネットワークベースの結合予測器を使用して、目的タンパク質に対する化合物ライブラリの仮想スクリーニングを実行

 

Parameterize

ドラッグライク分子の高速かつ正確な分子力場パラメータ化。AMBER互換フォーマットでのパラメータ生成

 

Systembuilder

MDシミュレーションを実行するために球状および膜タンパク質リガンドシステムを構築

 

Kdeep

最先端のニューラルネットワークベースの予測器を用いて、タンパク質に結合したリガンドの結合親和性を予測

 

Plexview

水素結合やπ-πスタッキングを含むタンパク質リガンド相互作用の2Dダイアグラムを作成

 

Simplerun

SystemBuilderで構築した系を用いて、単一の平衡化MDシミュレーションを実行・解析

 

Ligdream

Generative shape-based neural network decodingにより、単一のシード化合物から新規化合物を生成

 

Ligann

マルチモーダル生成モデルを用いて、タンパク質ポケットに対する潜在的なリガンドライブラリを生成

 

Acedock

鋳型リガンドとキャビティー半径により結合部位を指定し、異なるプロトコル(フリー/拘束条件付き/スキャフォールド等)を使用してタンパク質リガンドドッキングを予測

 

Pathwaymap

最先端のニューラルネットワークを用いたリガンドとヒトの主要な生物学的・シグナル伝達経路との相互作用の高速予測

 

Deltadelta

ニューラルネットワークに基づく予測器のトレーニングと同族リガンドのテストセットに対する自由エネルギーの変動量(ΔΔG)を予測

 

Glimpse

説明可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用してタンパク質リガンド複合体の結合親和性を予測

 

Membranebuilder

分子動力学シミュレーションのためのPOPCPOPE、コレステロールを含む複雑な脂質膜の構築

 

Aceprep

リガンドのプロトン化と新しい配座異性体を生成することによりリガンドライブラリを自動的に準備

 

Skeledock

スキャッフォルドドッキングアルゴリズム。タンパク質リガンド複合体の構造をテンプレートとして、化学的に類似したシステムの結合モードをモデル化

 

Crypticscout

ベンゼンやイソプロパノールなどの有機プローブ存在下での混合溶媒(Mixed-solvent)分子動力学シミュレーションを行い、タンパク質構造上の隠された(Cryptic)結合部位やドラッガブルな空洞を予測

 

Generative

フラグメントパターンに基づき化学的に妥当な新しいリガンドを生成するモデル

 

Kdeeptrainer

ユーザ提供データセットを用いたKdeepアフィニティ予測モデルの訓練(得られたモデルはKdeepアプリで使用可能)

 

Isca

適応サンプリング分子動力学計算によるタンパク質や核酸(RNA/DNA)のコンフォメーション分析

 

Isba

適応サンプリング分子動力学計算によるタンパク質や核酸(RNA/DNA)に対するリガンド結合分析

 

Datacenter

ユーザが自分のデータセットをサーバに保存し、別のPlayMoleculeアプリケーションで再利用することが可能

 

LigVoxel*

畳み込みニューラルネットワークを用い、タンパク質構造から3Dリガンドの物理化学特性を予測

 

ADAPTIVESAMPLING*

SimpleRunで平衡化を行った系を起点としたアダプティブサンプリングシミュレーション

 

* 現在は提供されておりません

 

 

リファレンス

理論や事例などの文献情報(開発元サイト; 英語)

ACELLERA’S PUBLICATIONS

 

技術サポートに関する注意事項

Acellera社製品(ACEMD Platform 及び PlayMolecule )の技術サポートは、開発元 Acellera Ltd. より直接提供されます.

 

動作環境

サーバー要件

  • Linux
  • NVIDIA GPU(GTX 1080以上のボード)
  • (オプション)外部キューイングシステム対応(例、Slurm)

 

同時処理ジョブ数が多い場合、CPUコア数、RAM容量、GPU性能・搭載数は多い方が好ましいです。詳しくは、弊社営業までお問合せください。

 

ライセンス形態

 

PlayMoleculeのライセンス形態は、年間使用形態で使用GPU数や運用形態等でライセンス料が変わります。詳しくは、弊社営業までお問合せください。

 

PlayMolecule Online

PlayMoleculeの評価は、無償で利用可能なオンライン版(plyamolecule.org)をご利用ください。

 

playmolecule.org

https://playmolecule.org

 

価格情報

PlayMoleculeのライセンス価格は、一般ライセンス(Industry)とアカデミックライセンスで異なります。ライセンス形態と価格については、お問い合わせフォームからお問い合わせいただくか、弊社営業までお問い合わせください。

 

種類 価格(税別)
PlayMolecule Industry 1-year unlimited-GPU お問合せください
PlayMolecule Academic 1-year unlimited-GPU お問合せください

 

 

公開日:2020/11/05
最終更新日:2022/03/17