Syntekabio, Inc. lanza la nube STB en todo el mundo
en el sistema en nube. La mejora de la estandarización, simplificación y automatización del proceso existente de descubrimiento de fármacos asistido por ordenador (CADD) optimiza mucho mejor el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos en términos de tiempo, coste, precisión y recursos. Genera un informe automático exhaustivo, que incluye sustancias activas candidatas con la mínima entrada de datos por parte de los usuarios, por ejemplo, sólo introduciendo el nombre de la proteína diana relacionada con una enfermedad de interés. Para la evaluación del rendimiento del descubrimiento automatizado de fármacos en STB CLOUD, se utilizó DeepMatcher para 10 proteínas diana con una biblioteca de 120 millones de compuestos disponibles para su adquisición rápida. La evaluación incluyó compuestos con afinidad de unión conocida como controles positivos en la biblioteca de compuestos y realizó un seguimiento del número de controles positivos recuperados durante el proceso DeepMatcher, que consta de tres pasos: cribado 3D, pose óptima y validación. Tras el primer paso, la tasa media de recuperación fue del 31 por ciento entre los 1.000 candidatos mejor clasificados de
. Al finalizar el último paso de validación (simulación MD), la tasa de recuperación resultó de una media del 16% entre 200 candidatos con clasificación final para 10 objetivos. Estos extraordinarios resultados demuestran no sólo la potencia de STB CLOUD, sino el potencial del propio DeepMatcher en el sector del descubrimiento de fármacos en general. Syntekabio ya está trabajando para reforzar aún más STB CLOUD, con una plataforma de predicción de neoantígenos (NEO-ARS) y una plataforma multivariante de predicción y descubrimiento de biomarcadores (PGM- ARSo), que se utilizarán para respaldar ensayos clínicos con una selección de pacientes en un futuro próximo. Además, está en marcha el nuevo centro de supercomputación de alto rendimiento de la empresa, con 10.000 servidores informáticos CPU/GPU, que se completará en el primer semestre de 2023.
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