概要
KinetiDiffは、進行性骨化性線維異形成症（FOP）の原因となるACVR1受容体を標的とするキナーゼ阻害剤を設計するための、革新的な計算創薬パイプラインです。
従来の創薬とは異なり、中程度の結合親和性、速い解離速度、そして合成のしやすさを同時に最適化する「速度論を考慮した多目的最適化」が特徴です。
ベイズ親和性予測器、経験的な解離速度推定、およびGCDMを活用した3D結合ポケットでのde novo分子生成を統合しており、PyTorchとPyTorch Lightningを基盤としています。
計算化学者、創薬研究者、機械学習を用いた分子設計に取り組む研究者向けのツールです。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- GPU必須
- 創薬
- 機械学習
- Linux/macOS
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |