訊聯基因數位公司 

BIOVIA Discovery Studio 是 Dassault Systèmes 公司針對生命科學領域所開發，一個功能強大的研究平臺，整合了廣泛的生物與化學資訊學、分子模型建造和模擬工具。常應用於蛋白質體、AI 藥物開發過程與研究，為科學家提供易用的蛋白質序列比對、優化、AI 藥物開發設計工具。

除了可提供傳統的基於結構與配體的藥物設計工具，例如 Molecular Docking、Pharmacophore，近年來由於 AI 演算法的發展與模擬效能的提升，Discovery Studio 針對新藥開發上下游的研發需求也配置了不同的計算模組提供全面的解決方案，例如:

1. Steered Molecular Dynamics (SMD)，拉升動力學分析工具。可計算兩個分子的解離能，模擬小分子藥物從蛋白質接合區域分離的過程。

2. Free Energy Perturbation (FEP)，自由能微擾分析工具。透過 FEP 可計算兩個小分子間的自由能差，藉此預測出衍生物之間對於特定目標蛋白的作用效果如何。

3. Gaussian accelerated molecular dynamics (GaMD)，以 Gaussian 分佈為基礎的分子動力學計算模組，其適用於胜肽、蛋白質等生物分子的動態模擬研究。

4. Ligand Profiler/PharmaDB，PharmaDB 整理了超過三萬多個 Protein Data Bank 蛋白質/小分子複合體的結合資訊，可用於預測小分子化合物可能的作用標的。相較於市面上一些標榜用機器學習方法預測作用標的的工具，此種方式是透過基於結構的藥效基團模型進行分子對接，因此可量化以及可視化小分子化合物與蛋白質分子的接合模式，有較佳的準確度。

5. Formulation Design，劑型設計工具，包含蛋白質凝集預測、蛋白質藥物最適賦形劑預測、蛋白質黏性預測。可分析蛋白質藥物作為藥物用途常見的劑型特性。

2022 年發表於 Nature Biomedical Engineering 的 Collagen XII 預測模型。
DOI: 10.21203/rs.3.rs-87673/v1

2022年於Biomedicine發表利用PharmaDB預測清冠一號成分針對人體蛋白質與COVID-19可能的作用標的。DOI: 10.37796/2211-8039.1378

2024年利用分子動力學分析工具開發針對PD-L1短鏈胜肽藥物，發表於Journal of Chemical Information and Modeling。 DOI:10.1021/acs.jcim.3c01500　

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