타겟 단백질에 대한 관심 분자의 결합 에너지를 인공지능으로 정확하게 예측합니다. 결합 에너지와 함께 분자-단백질 복합체의 결합구조를 제공합니다. Hyper Binding의 인공지능 기술은 수 백만개의 화합물 중 유효물질을 정확하게 선별할 수 있으며, 일반적인 Docking 계산 대비 2.5배 높은 선별 정확도를 보입니다.
타겟 단백질에 강한 결합에너지를 보이는 분자일수록 약물로서 활성을 가질 가능성이 높습니다. Hyper Binding으로 편리하고 정확하게 결합에너지를 예측하여, 화합물 라이브러리에서 유효물질을 발굴하고, 발굴한 유효물질에서 더 활성이 높은 분자 구조를 설계할 수 있습니다.
Hyper Binding은 더 정확한 결합에너지 예측을 위해 물리-딥러닝 융합 AI모델을 사용하고 있습니다. 물리적 원리를 딥러닝에 결합해 예측 성능을 극대화 합니다. Hyper Binding은 더 정교한 물리적 원리와 더 많은 데이터를 학습하며 계속해서 정확해지고 있습니다.
PIGNet 딥러닝 모델의 동작. Chem. Sci. 13, 3661 (2022), CC BY-NC 3.0 라이선스.