专注于利用计算平台加速药物开发和材料设计的Schrödinger公司宣布，该公司就其计算平台，在昨天与阿斯利康（AstraZeneca）达成了一项合作协议。而且今日该公司与武田（Takeda）达成了一项多年多靶标的拓展合作协议，并在与武田的前期合作中达到了第一个临床前里程碑。
Schrödinger计算平台综合了基于物理学的高度预测方法和新一代机器学习技术，辅助医药公司进行加速的药物设计和药物创新。传统的药物研发仅能在1年时间合成约1000个候选化合物，而Schrödinger计算平台能在一周内评估数十亿种化合物，并在合成和测试前，在迭代过程中，对化合物进行全面评估和优化选择。对每轮试验中选出最有潜力的化合物，在不断迭代的计算分析中，再进行进一步的优化。该平台无疑能以更快的速度和更低的成本，提供更高质的化合物。Schrödinger计算平台的优化手段多样，包括利用逆合成分析进行de novo设计，虚拟筛选，模拟配体与蛋白质的相互作用模式等。
▲Schrödinger计算平台的药物研发流程（图片来源：Schrödinger官网）
评论阿斯利康和Schrödinger的合作时，阿斯利康研发部门全球化学负责人Garry Pairaudeau博士表示：“阿斯利康的战略目标是利用创新的数字技术改造药物设计模式。在与Schrödinger的合作中，我们期待通过预测性物理建模和机器学习，实现更有效地提供更高质量化合物的这一目标。”在与武田扩大合作的新闻稿中，Schrödinger首席生物医学科学家Karen Akinsanya博士说：“此前成功的合作表明，当药物研发者获取Schrödinger计算平台的全部功能后，能加速候选药物分子进入关键的检测和疾病模型。Schrödinger为能够向武田提供高级候选药物，潜在解决未竟医疗需求的能力而感到自豪。“
参考资料：
[1]. Schrödinger Announces Expansion of Multi-Target Research Collaboration with Takeda and Achievement of First Significant Preclinical Milestone in Lead Program. Retrieved Sep. 5, 2019, from https://www.schrodinger.com/news/schrodinger-announces-expansion-multi-target-research-collaboration-takeda-and-achievement
[2]. Schrödinger Announces Collaboration with AstraZeneca to Deploy Advanced Computing Technology for Drug Discovery. Retrieved Sep. 5, 2019, from https://www.schrodinger.com/news/schrodinger-announces-collaboration-astrazeneca-deploy-advanced-computing-technology-drug
