@Updates – 페이지 2 – DEARGEN UPDATES

researcher of deargen explaining MolEQ in AACR

2020년 2월 5일2020년 10월 22일

MolEQ, 다중 속성을 동시에 조절하여 저분자화합물 선도물질을 최적화하는 인공지능 모델

디어젠(주)는 자체 개발한 저분자화합물 선도물질 최적화 (lead optimization) 인공지능 모델 molecule equalizer (MolEQ) 을 2020년 1월 9일-1월 12일간 American Association for Cancer Research (AACR)에서 주최한 Advancing Precision Medicine Drug Development: Incorporation of Real-World Data and Other Novel Strategies Special Conference에서 포스터 발표했습니다.

2019년 10월 29일2020년 9월 22일

Wx, CWx : 혁신 신약 개발을 위한 디어젠의 인공지능 바이오마커 발굴 플랫폼

바이오마커는 질병의 발병, 예후, 암의 전이 등을 예측하는데 사용될 수 있는 생체지표로 바이오마커를 이용한 진단을 통해 환자의 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 바이오마커는 질병을 치료하는데 핵심적인 신규 타깃이 될 수 있기 때문에, 바이오마커 발굴은 first-in-class 신약을 개발하는데 핵심적인 기술요소입니다. 디어젠은 유전자/단백질 정보를 활용해 바이오마커를 발굴해 주는 인공지능 플랫폼 Wx, CWx를 개발하여 환자 맞춤 의료 시대를 앞당기고 있습니다.

2019년 10월 10일2020년 9월 22일

고형암 유발 전사인자 단백질 선택적 제거 first-in-class 신약발굴 플랫폼 개발

전사인자는 고형암의 유발, 전이, 예후와 밀접한 관련이 있음에도 다양한 기술적인 어려움으로 현재까지 전사인자를 타깃으로 하는 신약개발은 전무한 상황입니다. 디어젠은 AI 기반 신약개발플랫폼 기술을 이용하여 저분자화합물을 통해 전사인자 단백질을 선택적으로 제거하는 기술을 세계 최초로 개발 중입니다.

2019년 9월 3일2020년 9월 22일

First-in Class Drug Targeting DDT2 (Code Name) Transcription Factor for Primary Cancers

We introduce the process of finding key targets for primary cancers using our AI technologies such as Wx and DearTRANS.

2019년 9월 3일2020년 9월 22일

고형암 유발 DDT2 전사인자 선택적 제거 혁신 신약 개발

디어젠의 인공지능 기술을 통해, 고형암을 유발하는 핵심 신규 타깃을 찾고 이에 따른 신약후보물질을 도출하는 과정을 소개합니다.

2019년 8월 14일2020년 9월 22일

A new state of the art drug target interaction model, Molecule Transformer based Drug Target Interaction (MT-DTI) Model.

Deargen Presented a world-class drug-protein interaction prediction model, MT-DTI (Molecule Transformer Drug Target Interaction Model). This research is published in the Journal of Machine Learning Research (JMLR).

2019년 8월 14일2020년 9월 22일

MT-DTI, 세계 최고 성능의 ‘약물-단백질 상호작용 예측’ 모델

디어젠(주)는 세계 최고 수준의 약물-단백질 상호작용 예측 모델 MT-DTI 대해서 발표했습니다. 연구 결과는 JMLR(Journal of Machine Learning Research)저널에 게재되어 있습니다.

2019년 8월 12일2020년 9월 22일

[Press Release] Deargen, Unveil the performance Results of a New Drug-Protein Interaction Prediction Model.

Deargen Inc. Presented at MLHC 2019, “All 8 FDA-approved EGFR anticancer drugs were predicted using a database of ninety-seven million chemical compounds”.

2019년 8월 12일2020년 9월 22일

[보도자료] 디어젠(주), ‘약물-단백질 상호작용 예측’ AI 모델 연구 성과 발표

인공지능(AI)기반 신약발굴 및 플랫폼 개발 전문기업 디어젠(주)(대표이사 강길수)은 Self-Attention 메커니즘을 기반으로 한 약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘(MT-DTI, Molecule Transformer Drug Target Interaction) 개발 성과를 2019년 8월 8일부터 10일까지 진행되는 MLHC(Machine Learning for Healthcare)2019 학회에서 발표했다.

2019년 8월 5일2020년 9월 22일

Treatment of Sarcopenia using Small Molecules

Sarcopenia is a new type of age-related disease that has been newly classified as a disease since October 2016. It is defined as a disease with a reduction in skeletal muscle mass as aging progresses and there are no treatments for age-related sarcopenia that have been approved by the FDA so far. In this regard, Deargen is challenging the development of treatments for sarcopenia using small molecules.