导语： 尽管它们具有固有的优势，但设计基于蛋白质的疗法非常困难。由于蛋白质的尺寸较大和缺乏可用的结构数据，计算工具以前一直受阻。我们利用基于物理的方法和新颖的机器学习算法来克...,
我们使用计算工具来实现比天然配体更像药物和特异性 100 倍的肽配体。这使得下一代治疗应用成为可能，重点是通过从头肽递送的下一代治疗有效载荷（核苷酸、siRNA、放射性同位素等、。
ProteinQure 已经建立了一个世界级的肽药物发现计算平台，结合高性能计算、分子模拟和机器学习来设计和优化小的外来肽疗法。这些基于物理学的方法使新型配体的基于结构的设计成为可能，并使我们减少对大数据集的依赖。我们通常使用少于 100 个实验数据点来优化先导化合物。
我们与排名前 25 位的制药公司进行了三项合作，并已在他们的实验分析中成功验证了我们的化合物。我们使用我们的计算平台和湿实验室验证来解决我们的药物设计挑战，现在开始开发内部管道。
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