레버리 랩스
Reverie Labs
머신러닝으로 혈액-뇌 장벽을 통과하는 뇌종양 치료제를 설계하는 AI 신약개발 플랫폼
가격 문의Web오픈소스
웹사이트 방문하기reverielabs.com
데이터로봇와(과) 비교하기소개
Reverie Labs는 2024년 2월 Ginkgo Bioworks에 인수되었으며, 현재는 Ginkgo의 대규모 세포 프로그래밍 인프라 및 파운드리 서비스와 결합되어 AI 기반 소분자 신약 개발 솔루션을 제공하고 있습니다.
활용 워크플로우
입력
표적 단백질 3D 구조 데이터 (PDB)소분자 화합물 라이브러리 (SMILES)혈액-뇌 장벽(BBB) 투과성 실험 데이터약물 유사성(Drug-likeness) 및 합성 제약 조건
레버리 랩스
생성형 AI를 이용한 키나아제(Kinase) 특화 분자 골격 설계물리학 기반 모델과 딥러닝을 결합한 BBB 투과 효율 시뮬레이션다중 목적 최적화(MPO)를 통한 약물성 및 효능 동시 검증AI 기반 역합성 분석(Retrosynthesis) 및 합성 경로 최적화
출력
뇌 투과형 차세대 소분자 항암 후보 물질예측된 약동학(PK) 및 약력학(PD) 상세 보고서자동화된 화학 합성 단계별 레시피고해상도 구조-활성 관계(SAR) 분석 데이터
De Novo 디자인 경로
기존 데이터가 없는 신규 뇌종양 표적에 대해 AI가 완전히 새로운 화학 구조를 처음부터 설계
리드 화합물 최적화
기존에 발견된 유효 물질의 활성을 유지하면서 뇌 투과 효율만 극대화하도록 분자 구조를 미세 조정
핵심 차별점: 물리학 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 결합하여 난이도가 높은 혈액-뇌 장벽(BBB) 통과형 암 치료제를 정밀 설계하는 독보적인 플랫폼입니다.
주요 기능
- Ginkgo 파운드리 기반 AI 워크플로우
- 고정밀 BBB 투과 예측 엔진
- 생성형 분자 설계 플랫폼
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- UMAP 활용 화학 공간 매핑이 AI 신약발견 벤치마크로 과학계 인정
- 인하우스 고품질 생물활성 데이터셋으로 공공 분석 데이터 한계 극복
- 키나아제 집중 전략이 기계학습에 최적화된 구조적 유사성 제공
- Amazon EKS, Kubernetes로 수백만~수십억 화합물 ML 추론 확장 가능
- 물리적 웻랩 없이 혈액뇌장벽 통과 약물 후보 식별하는 가상 파마 모델
- 화학자와 ML 엔지니어 협업으로 전통 제약의 사일로 문제 해결
단점
- ADMET 전체 속성(용해도, 투과성 등) 예측에 데이터 부족 한계 인정
가격 정보
가격 문의시작 가격: 가격 문의
일반적인 SaaS 도구가 아닌 AI 기반 신약 개발 전문 바이오테크 기업으로, 별도의 구독형 가격 정보가 존재하지 않는다. 주로 제약사와의 파트너십이나 공동 연구 개발 형태로 운영되므로 일반 사용자를 위한 가격 플랜은 제공되지 않는다.
활용 사례
- 뇌 전이 암 치료제 설계
- 중추신경계(CNS) 약물 전달 최적화
- AI 기반 고속 합성 경로 탐색
대상 사용자
바이오테크 연구원제약 기업
연동 서비스
RocheGenentech
태그
연구데이터 분석API엔터프라이즈
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