HyperLab — AI 신약개발 플랫폼

Small Molecule Discovery

유효물질 발굴부터 ADME/T 예측까지,

한곳에서 한 번에

유효물질 발굴부터 ADME/T 예측까지,

한곳에서 한 번에

유효물질 발굴부터
ADME/T 예측까지,

한곳에서 한 번에

설계의 선택지는 넓히고, 실험할 후보는 좁히세요.

하이퍼랩 시작하기

하이퍼랩은 신약 개발 연구원의 고민에 주목합니다

하이퍼랩은 신약 개발 연구원의
고민에 주목합니다

"신규성 있는 분자구조를 디자인하고 싶습니다."

"신규성 있는 분자구조를
디자인하고 싶습니다."

"가상 탐색을 통해 유효물질을 찾고 싶습니다."

"가상 탐색을 통해
유효물질을 찾고 싶습니다."

"신약개발 연구에 AI를
활용하고 싶습니다."

"약물 - 단백질결합 예측을 통해
실험 우선순위를 정하고 싶습니다."

"유도체 활성을 변화시키는 요인을
이해하고 싶습니다."

"신약개발 연구에 필요한 소프트웨어
도입 비용을 줄이고 싶습니다."

01 · Researchers' pain points

Small Molecule Discovery로 오랜 고민의 답을 찾으세요

Small Molecule Discovery로
오랜 고민의 답을 찾으세요

Hyper Screening X

160조 개 규모의 가상 화합물 라이브러리에서 합성 가능한 신규 유효물질을 찾고, 합성 견적까지 받아볼 수 있습니다.

Hyper Design

R-Group을 바꿔 치환 위치마다 최대 50개의 신규 유도체를 제안받습니다.

Hyper Binding

자체 개발한 물리 기반 딥러닝 모델 PIGNet으로 약물 – 타깃 결합을 30초 이내에 예측합니다. 기존 물리 모델 대비 2.2배 높은 결합 예측 정확도를 보입니다.

Hyper Binding Co-folding

실험 구조가 없는 타깃도, 단백질 이름과 리간드
SMILES만으로 결합 구조를 예측합니다.

실험 구조가 없는 타깃도, 단백질 이름과 리간드 SMILES만으로 결합 구조를 예측합니다.

Hyper ADME/T

21가지 ADME/T 특성을 예측하고, 기준에 맞는 분자를
골라냅니다.

21가지 ADME/T 특성을 예측하고, 기준에 맞는 분자를 골라냅니다.

Hyper Screening

최대 100만 개 화합물 라이브러리를 24시간 이내에
스크리닝합니다. 인하우스 라이브러리 탐색도 가능합니다.

최대 100만 개 화합물 라이브러리를 24시간 이내에 스크리닝합니다. 인하우스 라이브러리 탐색도 가능합니다.

최대 100만 개 화합물 라이브러리를 24시간 이내에 스크리닝합니다.
인하우스 라이브러리 탐색도 가능합니다.

Meet your co-scientist

Bio Co-Scientist는 당신의 연구를 함께 고민하고 직접 실행합니다

Bio Co-Scientist는 당신의 연구를
함께 고민하고 직접 실행합니다

Bio Co-Scientist는
당신의 연구를 함께 고민하고
직접 실행합니다

02 · Research stories

글로벌 신약 개발 연구원들이 직접 경험한 하이퍼랩

AI를 활용한 신약개발 과정에서
누구나 쉽게 사용 할 수 있는 프로그램을
찾으신다면, 주저 없이 HyperLab을
추천해 드리고 싶습니다.
Ryan Kern
조지아 공과대학교
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HyperLab은 시각화가 잘 되어 있으며, 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 만들어져 있습니다.
이는 HyperLab의 핵심 장점이라고
생각합니다.
Jose
산티아고 데 컴포스텔라 대학교(USC)
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HyperLab 덕분에 기존에 사고하던 방식에서 벗어나는데 큰 도움이 되었습니다.
AI가 분자 구조 변형을 제안하는 방식이
특히 인상적이었어요.
덕분에 수많은 신규 화합물을 순식간에
만들어낼 수 있었죠.
Jan Korabecny
체코 Hradec Králové 대학병원의
생물의학 연구 센터(BRC)
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HyperLab이 보여준 계산 결과 덕분에,
화학 구조에 어떤 작용기를 추가하면
더 좋은 효과를 낼 수 있을지 정확하게
파악할 수 있었습니다.
Caitlyn Santos
미드 웨스턴 대학
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