AsedaSciences
3RnD®
3RnD®는 AsedaSciences에서 개발한 AI 기반의 통합 플랫폼으로, 화학, 생물학, 독성학 데이터를 연결하여 연구자들이 보다 안전한 화합물을 설계할 수 있도록 지원합니다.
제품 소개
✅ 데이터 기반 연구로 신약 개발 성공 확률 증가
✅ AI 기반 독성 예측으로 임상 시험 실패 가능성 감소
✅ 화합물의 생물학적 반응 및 독성 평가를 자동화하여 실험 비용 절감
✅ 연구 데이터의 안전한 저장 및 협업 기능 강화
✅ 머신러닝 기반 분석으로 빠르고 신뢰성 높은 의사 결정 가능
신약 개발과 화합물 연구는 방대한 데이터 분석과 복잡한 실험 과정이 필수적입니다. 신약 후보 물질을 평가하고, 독성을 예측하며, 최적의 화합물을 선별하는 과정은 상당한 시간과 비용이 소요됩니다.
3RnD®는 이러한 연구 과정을 혁신적으로 개선할 수 있도록 설계된 AI 기반 데이터 분석 플랫폼입니다. 연구자가 실험 데이터를 업로드하면, 머신러닝을 활용하여 화합물의 독성 예측, 생물학적 유사성 분석, 데이터 시각화를 자동으로 수행합니다.
3RnD®의 장점
- 비용 절감: 실험을 반복적으로 수행하는 과정에서 높은 연구 비용이 발생합니다.
- 시간 단축: 후보 물질을 평가하고 비교하는 데 상당한 시간이 소요됩니다.
- 정확성 향상: 기존 실험 데이터만으로는 신뢰도 높은 독성 예측이 어렵습니다.
3RnD®는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 머신러닝을 활용한 데이터 분석 및 자동화된 예측 기능을 제공합니다. 연구자는 실험 데이터를 입력하는 것만으로도 독성 예측, 유사 화합물 추천, 데이터 시각화 기능을 활용하여 보다 정밀한 분석을 수행할 수 있습니다.
3RnD®의 주요 기능
1. Compound Universe™ – 데이터 기반 화합물 분석 및 최적화
3RnD®의 Compound Universe™ 기능은 연구자가 제공한 화합물 데이터를 기존 데이터베이스와 비교 분석하여 최적의 후보 물질을 도출하는 데 활용됩니다.
- 신규 화합물의 생물학적 지문(Biological Signature) 생성
- 구조적 및 생물학적 유사성 평가를 통해 신약 후보 물질 추천
- 기존 데이터와 비교하여 약효 및 독성 가능성 예측
2. AI 기반 독성 예측 및 안전성 평가
3RnD®는 AI와 머신러닝을 기반으로 한 자동 독성 예측 기능을 제공합니다.
- SYSTEMETRIC® Cell Health Screen 데이터와 연계하여 독성 위험 평가
- 세포 생존율, 미토콘드리아 기능, 산화 스트레스 등 12가지 주요 바이오마커 분석
- 독성이 높거나 임상 실패 가능성이 있는 화합물을 조기에 필터링하여 불필요한 연구 비용 절감
3. 대규모 실험 데이터 관리 및 시각화
3RnD®는 복잡한 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있도록 지원합니다.
- 연구자가 보유한 화합물 데이터를 클라우드에 안전하게 저장
- 자동화된 데이터 분석 및 그래프 생성으로 실험 결과를 직관적으로 해석 가능
- 연구팀 간 협업을 위한 데이터 공유 기능 제공
데이터 자료
추천대상
연구 효율성 향상
신약 개발 연구원
3RnD®를 활용한 후 독성이 낮은 물질을 사전에 선별할 수 있어 연구 효율성이 크게 향상되었습니다
AI 기반 분석
환경화학 연구원
신규 화학물질의 독성 평가가 중요한 연구 분야에서, AI 기반 분석을 활용하여 기존 실험보다 더 정확한 예측을 수행할 수 있었습니다
간단하고 신속한 데이터 분석 과정
신소재 연구원
신소재 개발을 위한 화합물 테스트 과정이 복잡했지만, 3RnD®의 데이터 분석 기능 덕분에 최적의 화합물을 빠르게 찾을 수 있었습니다
![[Brochure] SYSTEMETRIC® Cell Health Screen](/upload/reference/cd98f00b2021635.png "[Brochure] SYSTEMETRIC® Cell Health Screen")
![[Brochure] ZBEscreen™ - Zebrafish Developmental and Acute Toxicity Screen](/upload/reference/cd98f00b2011607.png "[Brochure] ZBEscreen™ - Zebrafish Developmental and Acute Toxicity Screen")
Publication (4)
The rapid assessment of chemical hazards to human health, with reduced reliance on mammalian testing, is essential in the 21st century. Early life stage zebrafish have emerged as a leading model in the field due to their amenability to high throughput developmental toxicity testing while retaining the benefits of using a whole vertebrate organism with high homology with humans. Zebrafish are particularly well suited for a variety of study areas that are more challenging in other vertebrate model systems including microbiome work, transgenerational studies, gene-environment interactions, molecular responses, and mechanisms of action. The high volume of data generated from zebrafish screening studies is highly valuable for QSAR modeling and dose modeling for use in predictive hazard assessment. Recent advancements and challenges in using early life stage zebrafish for predictive human toxicology are reviewed.
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There have been more than 70 FDA-approved drugs to target the ATP binding site of kinases, mainly in the field of oncology. These compounds are usually developed to target specific kinases, but in practice, most of these drugs are multi-kinase inhibitors that leverage the conserved nature of the ATP pocket across multiple kinases to increase their clinical efficacy. To utilize kinase inhibitors in targeted therapy and outside of oncology, a narrower kinome profile and an understanding of the toxicity profile is imperative. This is essential when considering treating chronic diseases with kinase targets, including neurodegeneration and inflammation. This will require the exploration of inhibitor chemical space and an in-depth understanding of off-target interactions. We have developed an early pipeline toxicity screening platform that uses supervised machine learning (ML) to classify test compounds’ cell stress phenotypes relative to a training set of on-market and withdrawn drugs. Here, we apply it to better understand the toxophores of some literature kinase inhibitor scaffolds, looking specifically at a series of 4-anilinoquinoline and 4-anilinoquinazoline model libraries.
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The 4-anilinoquin(az)oline is a well-known kinase inhibitor scaffold incorporated in clinical inhibitors including gefitinib, erlotinib, afatinib, and lapatinib, all of which have previously demonstrated activity against chordoma cell lines in vitro. We screened a focused array of compounds based on the 4-anilinoquin(az)oline scaffold against both U-CH1 and the epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitor resistant U-CH2. To prioritize the hit compounds for further development, we screened the compound set in a multiparameter cell health toxicity assay. The de-risked compounds were then screened against a wider panel of patient derived cell lines and demonstrated low micromolar efficacy in cells. We also investigated the properties that gave rise to the toxophore markers, including the structural and electronic features, while optimizing for EGFR in-cell target engagement. These de-risked leads present a potential new therapeutic avenue for treatment of chordomas and new chemical tools and probe compound 45 (UNC-CA359) to interrogate EGFR mediated disease phenotypes.
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Excipients serve as vehicles, preservatives, solubilizers, and colorants for drugs, food, and cosmetics. They are considered to be inert at biological targets; however, several reports suggest that some could interact with human targets and cause unwanted effects. We investigated 40 commonly used drug excipients for cellular stress in the AsedaSciences® SYSTEMETRIC® Cell Health Screen, which was developed to estimate toxicity risk of small molecular entities (SMEs). The screen uses supervised machine learning (ML) to classify test compound cell stress phenotypes relative to a training set of on-market and withdrawn drugs. While 80% (n = 32) of the excipients did not show elevated risk in a broad, but pharmacologically relevant, concentration range (5 nM to 100 μM), we identified 20% (n = 8) with elevated risk. This group included two mercury containing preservatives, propyl gallate, methylene blue, benzethonium chloride, and cetylpyridinium chloride, all known for previously reported safety issues. All compounds were tested in parallel in an in vitro assay panel regularly used to investigate off-target effects of drug candidates. Target engagement in this assay panel confirmed risk-indicative biological activity for the same excipients, except propyl gallate, which may have a separate, interesting mechanism. We conclude that the SYSTEMETRIC Cell Health Screen, in conjunction with in vitro pharmacological profiling, can provide a fast and cost effective methodology for first line testing of SMEs, including excipients, to avoid cellular damage, particularly in the GI, where they are represented in high concentrations.
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