国家医学图书馆向Collaborative Drug Discovery, Inc.颁发第一期SBIR资助,用于开发跨分布式私有数据集的生物计算计算工具,以增强药物发现能力

2011年9月13日

加利福尼亚州,BURLINGAME。2011年9月13日--基于网络的药物发现软件平台供应商Collaborative Drug Discovery (CDD)宣布,他们获得了一个软件开发项目的资助,该项目专注于ADME/Tox和结核病药物发现数据共享。

美国国立卫生研究院下属的国家医学图书馆的第一阶段小企业创新研究(SBIR)拨款是实现生物数据共享计划的一部分。

"在我们与辉瑞公司的宝贵合作之后,我们发表了《使用开源计算工具预测人类代谢稳定性和额外的吸收、分布、代谢、排泄和毒性特性1的论文,以及几篇关于结核病计算模型2-6的出版物,我们意识到有机会使用CDD来托管和有选择地共享计算模型"CDD协作主任Sean Ekins博士说。"我们在辉瑞的合作者已经证明,用开放的化学信息学工具为非常大的数据集生成的计算模型与用商业工具生成的计算模型相当,因此提供了一种可能以平台不可知的方式共享模型的方法。"

"这笔赠款将资助与制药和非盈利团体合作使用开源化学信息学工具的概念验证工作,并将建立在我们在云端安全选择性共享数据的开创性工作基础上,"CDD总裁兼首席执行官Barry Bunin说。"这个项目扩展了我们在结核病方面的工作,并与我们的目标相辅相成,将各团体聚集在一起,在理想的情况下进行合作和共享数据。 该技术将扩展现有的创新选择性地共享数据,到选择性地共享模型,甚至不共享甚至上传敏感数据。""它有可能消除竞争前市场和竞争市场之间的障碍,这项资助将使我们能够进一步加强云的使用方式,并在未来开发新产品。"

所述项目得到了国家医学图书馆1R43LM011152-01号奖的支持。内容完全由作者负责,不一定代表国家医学图书馆或国家卫生研究所的官方观点。

关于Collaborative Drug Discovery, Inc.

CDD(www.collaborativedrug.com)提供了市场上应用最广泛的网络药物发现软件平台。"CDD Vault™"是将传统的药物发现信息学(注册和SAR)与社交网络功能相结合的安全、私有的工业强度数据库。"CDD Collaborate™"通过与外部研究人员安全地交换选定的机密数据,实现实时协作。"CDD Public™"使研究人员能够从各种科学数据提供者那里挖掘独特的信息聚合。

媒体联系人。巴里-布宁博士,药物发现合作组织,(650) 204-3084,[email protected]

参考文献

  1. Rishi R. Gupta, Gifford, EM, Liston T, Waller CL, Hohman M, Bunin BA and Ekins S, Using open source computational tools for predicting human metabolic stability and additional ADME/Tox properties, Drug Metab Dispos, 38: 2083-2090, 2010.
  2. Ekins S and Freundlich JS, Validating new tuberculosis computational models with public whole cell screening aerobic activity datasets, Pharm Res, 28, 1859-1869, 2011.
  3. Lamichhane G,Freundlich JS,Ekins S,Wickramaratne N,Nolan,S和Bishai WR,M. tuberculosis的基本代谢物及其小分子模拟物,Mbio,2:e00301-10,2011。
  4. Ekins S、Freundlich JS、Choi I、Sarker M和Talcott C,《结核病药物发现的计算数据库、途径和化学信息学工具》,《微生物学趋势》,19:65-74,2011。
  5. Ekins S、Kaneko T、Lipinski CA、Bradford J、Dole K、Spektor A、Gregory K、Blondeau D、Ernst S、Yang J、Goncharoff N、Hohman M和Bunin BA,Analysis and hit filtering of a very large library of compounds screened against Mycobacterium tuberculosis,Mol Biosyst,6: 2316-2324,2010。
  6. Ekins S,Bradford J,Dole K,Spektor A,Gregory K,Blondeau D,Hohman M和Bunin BA, A Collaborative Database and Computational Models for Tuberculosis Drug Discovery, Mol BioSyst, 6: 840-851, 2010.