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ProteinQure

盡管它們具有固有的優勢，但設計基于蛋白質的療法非常困難。由于蛋白質的尺寸較大和缺乏可用的結構數據，計算工具以前一直受阻。我們利用基于物理的方法和新穎的機器學習算法來克...

我們使用計算工具來實現比天然配體更像藥物和特異性 100 倍的肽配體。這使得下一代治療應用成為可能，重點是通過從頭肽遞送的下一代治療有效載荷（核苷酸、siRNA、放射性同位素等）。
ProteinQure 已經建立了一個世界級的肽藥物發現計算平臺，結合高性能計算、分子模擬和機器學習來設計和優化小的外來肽療法。這些基于物理學的方法使新型配體的基于結構的設計成為可能，并使我們減少對大數據集的依賴。我們通常使用少于 100 個實驗數據點來優化先導化合物。
我們與排名前 25 位的制藥公司進行了三項合作，并已在他們的實驗分析中成功驗證了我們的化合物。我們使用我們的計算平臺和濕實驗室驗證來解決我們的藥物設計挑戰，現在開始開發內部管道。

數據統計

數據評估

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