Candidate Discovery

AI · BI 기반 타깃 탐색 및 후보물질 설계 플랫폼

- 신약의 효능과 안전성을 효과적으로 평가 할 수 있는 방법으로 분자영상이 사용 됩니다.

- 분자영상 기술은 비침습적으로 신약의 작용 메커니즘을 시각화하고 분석할 수 있는 방법을 제공합니다.

- 분자영상은 비임상시험, 임상시험 단계에서 사용 됩니다.

- 비임상 시험: 약물 표적 검증 및 lead molecule 선택

- 임상 시험

임상 0상: 탐색적 IND 및 Microdose 연구
임상 1상 : 메커니즘의 조기 증명 및 약동학 연구
임상 2상: 최적의 치료 용량 결정
임상 3상: 시험을 위한표현형 분석 및 피험자 선택 / 임상 결과 매개 변수에 대한 대리 마커

본 서비스는 STRING, STITCH 기반의 PPI(단백질 상호작용) 데이터와 TCMSP 등 AI 기반 후보타깃 예측 정보를 통합하여, 후보물질의 작용기전을 네트워크 형태로 시각화합니다. Cytoscape 및 ClueGO 등 분석 툴을 활용해 주요 타깃과 관련 생물학적 경로(GO/KEGG)를 분석하고, 작용기전을 사전 예측함으로써 후보물질의 과학적 타당성을 확보합니다. 해당 분석은 신약 개발, 기능성 원료 평가 등 연구개발(R&D)의 초기 전략 수립에 효과적으로 활용됩니다.

본 서비스는 Cytoscape 기반 네트워크 분석을 통해 후보물질의 작용기전과 다중 타깃을 예측하고 시각화합니다. 문헌 및 AI 기반으로 도출된 타깃 정보를 기반으로, PPI 및 기능성 경로 분석을 수행하며, 핵심 타깃(hub gene)과 경로를 구조적으로 도출합니다. 분석 결과는 논문, 기술자료, IR 등에 활용 가능하며, 신약개발, 기능성 화장품, 천연물 소재 개발 등 다양한 분야에 적용됩니다.

Candidate Discovery

Big data 활용 작용기전 탐색

빅데이터로 그리는 후보물질의 작용 네트워크

서비스의 장점

핵심 타깃과 경로를 도출하는 네트워크 예측 서비스

서비스의 흐름도