Virtual Screening & Penemuan Kandidat Senyawa
Mempercepat proses penemuan senyawa potensial melalui virtual screening berkapasitas tinggi, molecular docking, dan workflow komputasi berbasis AI untuk mengidentifikasi kandidat terbaik dari ribuan hingga jutaan senyawa.
Deskripsi
Virtual Screening merupakan metode komputasi untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan senyawa potensial dari pustaka kimia berskala besar berdasarkan prediksi interaksi molekuler, sifat fisikokimia, serta potensi biologis maupun fungsionalnya. Di TSLab, kami menyediakan layanan virtual screening secara menyeluruh dengan mengintegrasikan high-throughput molecular docking, pendekatan berbasis struktur maupun ligan, kecerdasan buatan (AI), serta berbagai analisis komputasi lanjutan untuk mempercepat proses penemuan kandidat molekul.
Workflow kami dirancang untuk menyaring ribuan hingga jutaan senyawa dari database publik maupun pustaka milik klien dengan tetap menjaga akurasi ilmiah dan efisiensi komputasi. Seluruh proses didukung oleh infrastruktur High-Performance Computing (HPC) sehingga mampu menghasilkan kandidat terbaik untuk penelitian di bidang penemuan obat, material fungsional, katalis, dan rekayasa molekul.
Aplikasi
Layanan kami mendukung berbagai kebutuhan penelitian, antara lain:
- Penemuan obat (Drug Discovery)
- Identifikasi senyawa bioaktif
- Virtual Screening berbasis struktur (Structure-Based Virtual Screening)
- Virtual Screening berbasis ligan (Ligand-Based Virtual Screening)
- Fragment-Based Screening
- Penemuan material dan molekul fungsional
- Desain katalis dan ligan
- Prioritisasi pustaka senyawa
- Optimasi kandidat (Hit-to-Lead)
Kemampuan Analisis
- Persiapan Pustaka Senyawa – Standardisasi struktur, protonasi, stereokimia, dan pembersihan data senyawa.
- Penyaringan Berdasarkan Sifat Molekul – Lipinski, Veber, Ghose, PAINS, Brenk, REOS, serta kriteria yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian.
- High-Throughput Virtual Screening (HTVS) – Penyaringan ribuan hingga jutaan senyawa secara efisien menggunakan workflow teroptimasi.
- Molecular Docking – Docking single-target, multi-target, ensemble docking, induced-fit docking, maupun protokol khusus.
- Prioritisasi Kandidat Berbasis AI – Pemanfaatan machine learning untuk membantu pemeringkatan dan pemilihan kandidat terbaik.
- Analisis Interaksi Molekuler – Ikatan hidrogen, interaksi hidrofobik, elektrostatik, koordinasi logam, dan interaction fingerprint.
- Prediksi Afinitas Ikatan – Consensus scoring, rescoring, MM/GBSA, MM/PBSA, serta metode evaluasi energi bebas lainnya.
- Prediksi ADMET – Evaluasi absorpsi, distribusi, metabolisme, ekskresi, toksisitas, dan sifat fisikokimia.
- Analisis Keanekaragaman Kimia – Clustering, scaffold analysis, similarity search, dan evaluasi keragaman senyawa.
- Prioritisasi Hit – Optimasi multi-parameter untuk memilih kandidat yang paling menjanjikan sebelum tahap validasi eksperimental.
Contact
Jl. Tamalate 3 no. 136
contact@tslab.id
6282-33333-1270