포스테라
PostEra
AI로 신약 후보 물질의 설계부터 합성 경로 최적화까지 단축시키는 의약화학 플랫폼
가격 문의Web오픈소스
웹사이트 방문하기postera.ai
데이터로봇와(과) 비교하기소개
PostEra는 머신러닝과 첨단 AI 기술을 의약 화학에 도입하여 'Design-Make-Test' 주기를 혁신하는 바이오 제약 솔루션입니다. 2025년 기준 Pfizer와의 협력을 ADC 분야로 확대하며 기술력을 입증했습니다.
활용 워크플로우
입력
SMILES/SDF 형식의 분자 구조 데이터표적 단백질 구조 데이터 (PDB/DeepMind AlphaFold)상업용 화합물 및 빌딩 블록 라이브러리 (Enamine, WuXi)실험실 기반 생물 활성(Bioactivity) 및 ADMET 데이터
포스테라
Proton AI를 통한 생성적 화학(Generative Chemistry) 설계Manifold 엔진 기반의 머신러닝 역합성 분석(Retrosynthesis)Active Learning을 활용한 Design-Make-Test 루프 자동화ADC(항체-약물 접합체) 페이로드 및 링커 다중 특성 최적화
출력
합성 가능성이 검증된 최적화된 저분자 후보 물질단계별 상세 화학 합성 경로 및 상용 시약 구매 리스트다중 특성 최적화(MPO) 점수 및 약물성 예측 프로필임상 전 단계 가속화를 위한 우선순위 데이터 리포트
제약사 공동 연구 (Co-discovery)
Pfizer, Amgen 등 글로벌 파트너사와 협력하여 특정 타겟에 최적화된 신약 후보 도출
ADC(항체-약물 접합체) 개발
Proton 플랫폼을 활용하여 항체에 결합할 페이로드의 독성 및 효능을 정밀 설계
내부 파이프라인 확장
PostEra 독자적인 연구를 통해 확보한 신약 IP를 임상 단계로 발전시키는 경로
핵심 차별점: 분자 설계 단계에서 머신러닝 기반의 실제 합성 가능성(Synthetic Accessibility)을 동시에 고려하여 신약 개발 주기를 40% 이상 단축하는 통합 의약 화학 플랫폼입니다.
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 실제 합성 가능한 분자 설계에 초점을 맞춰 불가능한 구조 제안 방지
- MIT 화학자 11명 평균 76.5% 대비 반응 예측 정확도 87.5% 달성
- 불확실성 예측 정확도 89%로 실험 가치 판단에 활용 가능
- COVID Moonshot에서 수천 개 분자 설계를 즉시 합성 경로로 분류
- Enamine 빌딩 블록 카탈로그 통합으로 설계에서 전구체 주문까지 원클릭 연동
- 블랙박스 모델 지양, 화학자가 검증 가능한 해석 가능한 머신러닝 경로 제공
단점
- 화학 문헌 재현성을 과신하여 실제 실험에서 실패하는 반응 제안
- 화합물 A를 B로 만들고 B를 다시 A로 만드는 루프 에러 발생
- 복잡한 3D 입체화학 및 위치선택성 처리에서 카이럴 중심 파괴 위험
- 원자 보존 lacking으로 목표 생성에 필요한 원자가 없는 전구체 제안
- SMILES 입력 형식이 완벽하지 않거나 3D 메타데이터 없으면 합성 경로 품질 저하
가격 정보
가격 문의시작 가격: 가격 문의
PostEra는 AI 플랫폼 'Proton'을 활용하여 신약 개발 및 의약 화학 연구를 가속화하는 바이오테크 기업입니다. 개별 소프트웨어 판매보다는 대형 제약사와의 파트너십이나 공동 연구 형태로 운영되므로 공개된 월 구독료는 없습니다. 서비스 이용을 위해서는 공식 홈페이지를 통한 직접 문의가 필요합니다.
활용 사례
- Drug candidate optimization
- Synthesis route design
- Collaborative drug discovery projects
대상 사용자
제약 기업바이오 연구자
연동 서비스
StarDropCDD VaultCertara
태그
연구데이터 분석API클라우드에이전트
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