NocodeBioinformaticsAI driven drug discovery
플랫폼 소개
신약 개발,
누구나 시작할 수 있게
BioDeck은 소분자 신약 개발의 전체 파이프라인을 하나의 브라우저 화면에서 실행할 수 있는 노코드 AI 연구 플랫폼입니다. 리간드 준비, 가상 스크리닝, 분자 도킹, MD 시뮬레이션이 자동으로 연결됩니다.
CSV 또는 SDF 파일로 화합물 라이브러리를 업로드하면, 결합 친화도·CNN 점수·동역학적 안정성을 기준으로 순위가 매겨진 후보 화합물을 받을 수 있습니다. 각 화합물에는 ZINC ID가 부여되어 바로 구매 주문이 가능합니다.
사용 가능한 도구
통합 AI 도구,
하나의 플랫폼
각 도구는 독립적으로 실행하거나, 파이프라인으로 연결해 사용할 수 있습니다.
RFDiffusion
표적 단백질에 결합하는 새로운 단백질 바인더(Binder) 생성. 딥러닝 디퓨전 모델 기반.
LigandMPNN
소분자(Ligand) 결합 포켓을 고려한 맞춤형 단백질 시퀀스 생성 모델.
Ligand Prep
SMILES/SDF 업로드 → 3D 형태 자동 생성 → MMFF/UFF 에너지 최적화. Compound ID + ZINC ID 분리 출력.
Protein Prep
PDB 수용체 구조 정제. 체인 선택, 용매 제거, 금속 이온 보존, pH 7.4 양성자화 자동 처리.
GNINA Screening
GPU 가속 CNN 기반 분자 도킹. 수천 개 리간드 배치 처리. Moderate/Strict 자동 필터링.
DiffDock-L
확산 모델 기반 블라인드 도킹. 결합 부위 지정 없이 최적 포즈 탐색. Confidence 점수 자동 부여.
GNINA Optimization
도킹된 리간드의 포즈를 CNN 스코어링으로 정밀 재계산. 결합 친화도 예측 정확도 향상.
Molecular Dynamics
OpenMM/OpenFF 기반 10–100 ns MD. RMSD·RMSF·수소결합·포켓 거리 분석 자동 생성. GPU 가속.
RDKit Analysis
분자 서술자, 지문 계산, 다양성 분석, 필터링. 대용량 화합물 라이브러리 정제에 활용.
MM-GBSA
분자역학 + 일반화 Born 용매 모델 기반 결합 자유 에너지 계산. 히트 화합물 정밀 평가.
ADMET Screening
흡수·분포·대사·배설·독성(ADMET) 물성 예측. 신약 후보군의 약물 유사성 사전 검증.
결과 미리보기
순위가 매겨진 결과,
바로 구매까지
각 결과에는 Compound 번호와 ZINC ID가 함께 표시됩니다. ZINC ID를 ZINC15 또는 Enamine에 복사하면 바로 구매 주문이 가능합니다.
CNN score ≥ 0.85 · Affinity ≤ −9.0 · Strict 기준 필터
BioDeck를 써야 하는 이유
개발자가 아닌
연구자를 위해 만들어졌습니다,
노코드 인터페이스
CSV를 업로드하면 순위 결과를 받습니다. 커맨드라인, Python 환경 설정, 코드 작성이 전혀 필요 없습니다.
ZINC ID 추적
파이프라인 전 단계에서 ZINC ID가 자동으로 기록됩니다. 분석이 끝나면 바로 구매 사이트로 연결됩니다.
GPU 가속 처리
GNINA, DiffDock, OpenMM이 모두 GPU에서 실행됩니다. 수천 개 화합물을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 처리합니다.
자동 분석 결과 생성
각 단계 완료 후 차트·RMSD 그래프·상호작용 요약 보고서가 자동으로 생성됩니다.
엔드투엔드 파이프라인
Ligand Prep → Screening → Docking → MD. 단계별 결과가 자동으로 다음 단계에 전달됩니다.
다중 기준 필터링
CNN 점수와 결합 친화도 임계값을 기준으로 Moderate·Strict 두 가지 등급으로 자동 분류됩니다.