GOSTAR- 小分子结构活性关系数据库-康昱盛

GOSTAR是用于药物发现的小分子SAR（Structure Activity Relationship，结构活性关系）人工校验数据库。

我们的科学家通过独特的人工整理方法，精心构建了近800万个小分子活性化合物和约40K临床前/临床候选药物及已批准的药物的全维度知识。

从靶标确证到苗头化合物识别和先导化合物优化，GOSTAR是药物化学家和计算化学家捕捉化学、生物学、药理学和治疗学各个维度颗粒分析数据的完美资源。此外，Excelra为客户需求提供定制化管理支持，为AI/ML建模提供数据准备，并为私有云上的客户数据提供安全管理。

特色

化合物：810万种小分子活性化合物、130万种分子骨架、57K种天然/海洋产物、80K专利、197K期刊文章

结合分析：930万亲和力试验数据、10K靶标、16个靶标超家族、330K理化性质

功能：1030万功能试验数据（16%体内试验数据、84%体外试验数据）

ADMET：160万ADMET和毒性试验数据（29%吸收、15%分布、25%代谢、4%排泄、27%毒性）

临床开发：23.9K临床前数据、21.4K临床数据（8%Ⅰ期、7% Ⅱ期、2% Ⅲ期、52%临床前、31%开发停滞）、5.6K已上市药物

优势

数据库包含全面的结果，可在一个窗口中展示来自不同参考文献的SAR数据。

分析工具可帮助进行靶标验证，脱靶分析，先导化合物优化以及骨架跃迁等。

使用可扩展/放大架构与其他相关数据库进行整合。

有关化合物，靶标，适应症，市场，申报者，合作者等的竞争情报。

每月更新，按需求安排的培训课程。

应用

无论您是R&D领导者，药物化学家，计算化学家或者化学信息学家，GOSTAR都是您药物设计与发现不可或缺的数据库资源。GOSTAR为虚拟筛选、苗头化合物识别和先导化合物优化提供了大量准确而深入的情报信息。GOSTAR的标准化数据结构管理，清晰的注释和校正后的数据成为现代AI/ML驱动的药物发现管线的理想数据合作伙伴。

靶标确证

小分子药物靶标的识别和表征是药物设计和开发的关键起点。GOSTAR能够探索针对该靶标的活性化合物的化学空间。例如，GOSTAR数据可用于：

了解涉及给定靶标的通路和适应症
搜索与靶标结合的发现阶段化合物，了解其化学性质
使用Scaffold-centric方法研究与推定的NCE（New Chemical Entity，新化学实体）相似化合物的靶标结合
基于感兴趣的化合物探索类似的靶标

虚拟筛选&苗头化合物识别

GOSTAR可以作为化合物库，用于基于结构的传统药物设计方法的虚拟筛选和苗头化合物识别。GOSTAR包含每种化合物的多种定性和定量SAR数据点，可以为构建复杂（包括基于片段，基于配体和高通量筛选）的工作流程提供基础数据。GOSTAR还具有针对特定靶标家族（例如GPCR，离子通道，激酶和核受体）的内置库。

验证和先导化合物优化

先导化合物的发现过程(hit-to-lead)需要调整苗头化合物的结构，以产生效力更高，脱靶活性更少，以及基于理化/代谢性质预测体内药代动力学性质更合理的类似物。GOSTAR基于构效关系知识库给出建议的化学修饰，实现先导化合物的优化，并为二次验证推荐正确的功能测定方法。

预测和AI/ML建模

药物发现预测建模的一个关键瓶颈是获取高质量的干净注释数据集，用于训练算法和寻找新化合物。GOSTAR是较理想的数据合作伙伴，拥有高质量的标准化分析数据集。此外，Excelra还为AI/ML建模提供了定制化管理支持，包括在专有客户端数据云上进行安全管理。将数据准备工作交给我们，让您的数据科学家专注于构建下一代药物发现算法。

药物再开发&重定位

重新开发和重新定位药物是一种越来越具有吸引力的策略，可以挽救被搁置的化合物，找到被忽视疾病的治疗方法，并减少药物开发的时间、成本和风险。通过对GOSTAR 数据库的挖掘，能够探索感兴趣化合物的不同靶标，以了解药物挽救或新药效挖掘的可行性。Excelra 还提供药物再利用服务，该服务由独立运行的全球再利用综合平台 (Global Repurposing Integrated Platform, GRIP) 负责，GRIP以 GOSTAR 数据为内核搭建。

竞争情报和新颖性分析

GOSTAR 广泛的专利覆盖率可用于围绕感兴趣的化合物进行新颖性分析。GOSTAR 还拥有一个临床化合物数据库，该数据库捕获了各种药物生命周期相关信息，如适应症、开发阶段、申报机构和再试验/批准状态（包括暂停的试验以及终止的原因，如有）。这些丰富的信息可用于围绕某种药物、靶点或适应症绘制竞争格局。