用最先进的科学技术赋能创新药研发
成都先导拥有一支经验丰富的计算科学团队，运用基于结构的药物设计技术进行药物发现项目。我们的能力包括虚拟筛选、靶点柔性采样、骨架跃迁和从头设计等手段通过晶体结构预测和优化小分子在蛋白结构中的结合模式，预估配体与靶蛋白间的亲和力。
利用晶体结构预测和优化小分子在蛋白结构中的结合模式，预估配体对靶标蛋白的亲和力，如果没有晶体数据，我们可依据该靶标的序列信息和同组蛋白的结构进行同源建模以及模型优化
靶标的柔性在分子对接中不可忽视，我们采用诱导契合对接和分子动力学模拟手段可获得多样化的蛋白质构象，解决晶体结构缺乏柔性的问题
通过筛选同系列的小分子可实现先导化合物的优化，对R基团的构象进行采样和优化可提升预测结合模式的准确性。量子力学（QM）计算和分子动力学（MD）模拟可预测出化合物构象的稳定态及柔性，更好的理解化合物与靶标的结合模式
应用多种骨架跃迁方法产生具备新专利的化合物集合，改善化合物的属性
溶剂化作用在对接过程中对溶解度高的配体特别重要，我们可以有效地结合溶质、溶剂化能来优化结合亲和力，更准确地预测出化合物“天然”结合模式
基于片段的药物设计（FBDD）是对SBDD的进一步补充。虽然化合物片段与蛋白质靶标的结合能力比较差，但它们往往能发现配体-受体的关键相互作用，为化合物设计提供良好起点
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