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
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.
主な機能
- 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
技術情報
アプリケーション
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
MembraneBuilder
分子動力学シミュレーションのためのPOPC、POPE、コレステロールを含む複雑な脂質膜の構築
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
SimpleRun
SystemuBuilder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
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
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
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（ベータ版）
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
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
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
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
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
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
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
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
リファレンス
- Miha Skalic, José Jiménez Luna, Davide Sabbadin, and Gianni De Fabritiis; Shape-Based Generative Modeling for de-novo Drug Design, Journal of Chemical Information and Modeling, (2019). DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00706
- José Jiménez, Davide Sabbadin, Alberto Cuzzolin, Gerard Martínez-Rosell, Jacob Gora, John Manchester, José Duca, and Gianni De Fabritiis; PathwayMap: Molecular Pathway Association with Self-Normalizing Neural Networks, Journal of Chemical Information and Modeling, (2018). DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00711
- Miha Skalic, Gerard Martínez-Rosell, José Jiménez, Gianni De Fabritiis; PlayMolecule BindScope: Large scale CNN-based virtual screening on the web, Bioinformatics, (2018) , bty758, DOI: 10.1093/bioinformatics/bty758
- Miha Skalic, Alejandro Varela-Rial, José Jiménez, Gerard Martínez-Rosell, Gianni De Fabritiis; LigVoxel: Inpainting binding pockets using 3D-convolutional neural networks, Bioinformatics (2018) DOI: 10.1093/bioinformatics/bty583
- José Jiménez Luna, Miha Skalic, Gerard Martinez-Rosell, and Gianni De Fabritiis. KDEEP: Protein-ligand absolute binding affinity prediction via 3D-convolutional neural networks. Journal of Chemical Information and Modeling. (2018) DOI: 10.1021/acs.jcim.7b00650
- G. Martinez-Rosell, T. Giorgino, G. de Fabritiis PlayMolecule ProteinPrepare: a web application for protein preparation for molecular dynamics simulations in J. Chem. Inf. Model 2017, June 10. DOI: 10.1021/acs.jcim.7b00190
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
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 |