하루만에 100만개 분자 가상 탐색이 가능해진다?
HyperLab
서비스 소개서

신약개발 연구원을 위한 AI 신약개발 플랫폼

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하이퍼랩은 신약개발연구원의 고민에 주목합니다

1

신규성 있는 분자구조를
디자인하고 싶습니다.

2

약물 - 단백질 결합 예측을 통해
실험 우선순위를 정하고 싶습니다.

3

유도체 활성 변화의
원인을 알고 싶습니다.

4

가상 탐색을 통해
유효물질을 찾고 싶습니다.

5

AI를 신약개발 연구에
활용하고 싶습니다.

6

신약개발 연구에 필요한 소프트웨어
도입 비용을 줄이고 싶습니다.

하이퍼랩으로 오랜 고민의 해답을 찾으세요

Hit-to-Lead

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신규성 있는 분자 구조 제안

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Experiment Priority

AI를 이용한 정확한 활성 예측을 통해
실험 우선순위 결정

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3D structure analysis

손쉬운 3차원 결합 구조 분석을 통한
약물 활성 원인 이해

3d-structure-analysis
Hyper Screening

하루 안에 끝나는
100만 개 분자 가상 탐색

hyper-screening
Easy to Start

복잡한 설치 과정 및 설명 없이
바로 사용 시작

easy-to-start
Seamless Flow

가상 탐색부터 물성 예측
분자구조 설계까지 한 곳에서 한 번에

seamless-flow

유효물질 발굴부터 ADME/T 예측까지 한 곳에서 한 번에

대규모 가상 탐색

구조기반 약물 활성 예측

신규성 있는 분자 설계

in-vitro ADME/T 예측

hyper-screeninghyper-bindinghyper-designhyper-adme/t

하이퍼랩은 논문으로 검증된 최신 기술을 통해
지속적으로 발전합니다

Hyper Binding

PIGNet: a physics-informed deep learning model toward generalized drug–target interaction predictions.

Chem. Sci., Advance Article (2022)

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Hyper Design

Molecular generative model based on adversarially regularized autoencoder.

Journal of Chemical Information and Modeling, 60, 29 (2020)

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Hyper Design

Molecular generative model with conditional variational autoencoder.

Journal of Cheminformatics, 10, 31 (2018)

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데이터를 안전하게 지키는 것,
우리의 최우선입니다

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AWS 클라우드 보안

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구축하고 있으며,
사용자의 모든 데이터는 이러한
보안 환경 속에서 안전하게 관리됩니다.

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데이터베이스 및 저장소를 암호화하여
사용자 데이터를 안전하게 보호하고
외부 유출을 철저하게 방지합니다.

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사용자 데이터베이스의
네트워크 분리를 통해
외부 접근을 원천 차단합니다.

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