Language Model-based Virtual Screening
Language Model-based
Virtual Screening
AI가 100억 개의 화합물을
학습·탐색해
가장 유망한 후보를 찾아냅니다.
AI 자동화로 70% 이상 절감된 Hit Discovery,
지금 시작하세요.
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10B
Compound Library
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50
AI Learning Loops
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AI Learning Loops
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$20K
Per Target Protein
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200
Top Candidates
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Top Candidates
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Top Candidates
LM-VS™는 가장 어려운 타깃에서도
결과를 증명했습니다.
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Membrane Protein
AI가 불안정한 세포막 단백질 포켓을 안정화시켜, 정확한 결합 위치와 상호작용 형태를 예측했습니다.
Membrane Protein
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Membrane Protein
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Molecular Glue
AI가 단백질 간 결합력을 조정해, 안정적인 복합체 구조를 형성했습니다.
Molecular Glue
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Molecular Glue
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TPD (Targeted Protein Degradation)
AI가 E3 리간드–타깃 단백질의 상호작용을 탐색해, 효율적인 Degrader 후보를 도출했습니다.
TPD (Targeted Protein Degradation)
AI가 E3 리간드–타깃 단백질의 상호작용을 탐색해, 효율적인 Degrader 후보를 도출했습니다.
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Membrane Protein
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Molecular Glue
AI가 단백질 간 결합력을 조정해, 안정적인 복합체 구조를 형성했습니다.
TPD (Targeted Protein Degradation)
AI가 E3 리간드–타깃 단백질의 상호작용을 탐색해, 효율적인 Degrader 후보를 도출했습니다.
Membrane Protein
AI가 불안정한 세포막 단백질 포켓을 안정화시켜, 정확한 결합 위치와 상호작용 형태를 예측했습니다.
Molecular Glue
AI가 단백질 간 결합력을 조정해, 안정적인 복합체 구조를 형성했습니다.
TPD (Targeted Protein Degradation)
AI가 E3 리간드–타깃 단백질의 상호작용을 탐색해, 효율적인 Degrader 후보를 도출했습니다.
한 번의 입력으로 원하는 구조에 맞게
AI가 탐색·학습·리포트를 완성합니다.
한 번의 입력으로
원하는 구조에 맞게
AI가 탐색·학습·리포트를
완성합니다.
Step 1
Step 1
Step 1
Step 1
Step 1
INPUT — Scaffold Derivatives
INPUT —
Scaffold Derivatives
고객이 원하는 타깃 포켓 또는 결합 부위 구조 정보를 입력합니다.
입력된 데이터는 연구진의 적합성 검토를 거쳐,
해당 결합 환경에 최적화된 스캐폴드로 설계됩니다.
설계된 스캐폴드는 고객의 검토·수정을 통해 최종 확정되며,
이렇게 확정된 구조는 이후 모든 AI 탐색과 학습의 기준점이 됩니다.
이 과정을 통해 ‘정확하고 신뢰할 수 있는 출발점’이 마련됩니다.
고객이 원하는 타깃 포켓 또는 결합 부위 구조 정보를 입력합니다.
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Step 2
Step 2
Step 2
Step 2
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LM-VS™ — Automated Virtual Screening
LM-VS™ —
Automated Virtual Screening
AI가 확정된 스캐폴드를 기반으로 약 100억 개의 화합물 라이브러리에서
최대 50회의 반복 스크리닝을 수행합니다.
각 라운드마다 상위 후보군을 재학습하며 결과가 점진적으로 정제되고,
고객이 설계한 구조 방향에 따라 결합 예측이 자동으로 최적화됩니다.
이 과정을 통해 LM-VS™는 단순한 ‘검색’이 아닌
AI가 스스로 정밀도를 높여가는 ‘진화형 탐색’을 수행합니다.
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최대 50회의 반복 스크리닝을 수행합니다.
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고객이 설계한 구조 방향에 따라 결합 예측이 자동으로 최적화됩니다.
이 과정을 통해 LM-VS™는 단순한 ‘검색’이 아닌
AI가 스스로 정밀도를 높여가는 ‘진화형 탐색’을 수행합니다.
Step 3
Step 3
Step 3
Step 3
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OUTPUT — Instant Report Generation
OUTPUT —
Instant Report Generation
AI의 반복 학습이 완료되면 최종 결과 리포트를 자동 생성합니다.
이 리포트는 단순한 결과 요약이 아니라
AI가 계산한 결합 친화도와 구조적 상호작용 데이터를 기반으로
정렬된 상위 후보 리스트를 제공합니다.
각 화합물에 대한 핵심 지표가 포함되어 있으며,
시각적 구조 정보(3D Model)와 함께 제시됩니다.
이로써 고객은 단 한 번의 입력으로
연구자의 설계 의도가
반영된 AI Hit Discovery 결과를 직접 확인할 수 있습니다.
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이 리포트는 단순한 결과 요약이 아니라
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AI가 대신 일하면 실험의 속도가 달라집니다.
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LM-VS™의 진행 과정을 미리 체험해보세요.
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빠른 속도와 안정성,
그리고 대규모 처리 능력.
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자체 보유한 5MW급 AI BIO SUPERCOM CENTER에서
5,000대 이상의 GPU 클러스터가 병렬로 작동하며,
100억 개 화합물을 동시에 탐색하고 결과를 즉시 도출합니다.
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5MW AI BIO Supercom Center
5층 독립 구조, 5,000+ CPU/GPU 클러스터
다수의 고성능 코어로 최적화된 병렬 연산 환경 제공
4kW + 20Mbps 대역폭 구성
독립 클러스터 기반의 실시간 연산 안정성 확보
데이터 손실 없이 즉시 결과 생성
AI가 효율을 바꾸면 비용도 달라집니다.
Hit Discovery, 단 2만 불로.
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LM-VS™는 저렴하게 만드는 것이 아니라 다르게 만듭니다.
지금, AI가 만든 효율의 차이를 직접 경험해보세요.
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$20,000
/Per Target Protein
주요 포함 사항
INPUT (Scaffold Derivatives) 단계
고객 맞춤형 포켓·스캐폴드 설계
LM-VS™ (Virtual Screening) 단계
AI 기반 100억 개 화합물 자동 탐색 및 반복 학습 50회 포함
OUTPUT (Report Generation) 단계
상위 후보 자동 선별 및 리포트 생성
소요 기간
최대 3주 이내
주요 산출물
Top 200 Candidates 리포트 & Structure 데이터 셋
Top 200 Candidates 리포트
& Structure 데이터 셋
무료로 당신의 Hit를 Lead로 바꿔드립니다.
SMILES를 입력하면 AI가 핵심 스캐폴드를 분석하고,
100억 개 화합물 중 가장 유망한 후보를 자동으로 선별합니다.
무료로 최대 200개의 리드 분자를 이메일로 받아보세요.
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자주 묻는 질문
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How is AI screening different from traditional experiments?
What are the key benefits of using LM-VS™?
Can AI-generated results be directly applied to experiments?
How long does the analysis take?
What deliverables are included?
Is LM-VS™ applicable to all protein targets?
How is data security managed?
How do I request a quote or start a project?
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Is LM-VS™ applicable to all protein targets?
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