成都先导OpenDEL®5.0正式发布！38亿小分子+2亿肽类化合物撑场，数量提升+大环库选配新体验 发布时间：2025-08-21

DNA编码化合物库（DEL）技术凭借“海量筛选+精准命中”的优势，正成为新药发现的关键武器。作为DEL技术领域的全球领军企业，成都先导对旗下DEL自助筛选服务产品进行持续优化，现正式推出OpenDEL^®5.0！全新升级的OpenDEL^®包含共计40亿化合物、59个子库，同时新增大环库选配，为药物发现提供更智能、更高效的解决方案。

• 40亿分子库，规模再突破

  • 化合物总量突破40亿，包含38亿小分子化合物（较上一版本数量增加25%）和2亿环肽/线性肽化合物，覆盖更广阔化学空间。

  • 子库总数量增至59个，满足多样化筛选需求。

• 双试剂盒灵活搭配，实验更高效 

  • 提供两种试剂盒选择，适配不同筛选策略，优化实验流程。

• 服务升级，加速研发进程

  • 实验手册优化：核心步骤采用直观插画设计，实验流程一目了然

  • 高效物流支持：最快一日送达，大幅缩短等待时间。

• 大环DNA编码化合物库试剂盒首推上线：探索更广阔的化学空间

  • 首推大环DNA编码化合物库（OpenDEL^®-Macrocycle）试剂盒作为选配，为研发创新疗法或挑战难成药靶点的开拓者，提供全新筛选策略。

OpenDEL^®物理化学性质展示

OpenDEL^®化合物具有优良的类药性。

• OpenDEL^®小分子库的理化性质分布

• OpenDEL^®大环库的理化性质特征

客户案例与证言

DEL+AI深度融合：数据驱动高效发现

Iqbal, S., Jiang, W., Hansen, E. et al. Evaluation of DNA encoded library and machine learning model combinations for hit discovery. npj Drug Discov 2, 5 (2025). https://doi.org/10.1038/s44386-025-00007-4

麻省理工学院与哈佛大学研究显示，HitGen OpenDEL^®具有三大优势：

• 化学空间覆盖广：HitGen OpenDEL^®覆盖的化学空间更广，且绝大多数分子具有类药性特征

• 预测准确：通过HitGen OpenDEL^®训练出的AI模型对未知化合物预测准确率最高

• 验证可靠：基于HitGen OpenDEL^®训练的模型所预测的DEL库外化学空间的分子，验证成功率最高，并发现多个纳摩尔级的化合物

来自Septerna的认可

“HitGen has created one of the most exciting new DEL products. Septerna was initially attracted to the openness and flexibility with the OpenDEL model. And we have now successfully identified functionally validated hits for multiple GPCR targets from the OpenDEL libraries. Most importantly, the HitGen team has been a very open and collaborative partner throughout the process.”

来自Dr.Holly H. Soutter的认可

“My team used the HitGen OpenDEL libraries to screen drug targets with the goal of generating large, high quality datasets for machine learning model development.  HitGen made the entire process from generating virtual DELs to analyzing the DEL screening data extremely efficient. Their technical support staff were responsive and helpful. Their libraries are high quality and affordable.”

成都先导与结构基因组学联盟（SGC）达成基于DEL技术的新药研发合作

成都先导药物宣布与结构基因组学联盟（Structural Genomics Consortium，以下简称“SGC”）建立合作伙伴关系。成都先导将利用其DNA编码化合物库（DEL）技术平台的产品OpenDEL^®针对SGC关注的新靶点进行筛选。该项目的筛选数据集将以适合ML（机器学习）的格式发布在公开平台，以便世界各地的药物发现和ML专家访问、进行数据建模，并应用于预测新的活性分子。作为全球开放科学运动“Target 2035”计划的一部分，预测出的新活性分子将在SGC进行实验测试。

Structural Genomics Consortium and HitGen Announce Research Collaboration Focused on DNA-Encoded Library Based Drug Discovery | SGC (thesgc.org)

杜克大学

https://doi.org/10.1161/res.133.suppl_1.P2154

杜克大学诺贝尔奖获得者Dr. Robert J. Lefkowitz团队的Dr. Alyssa Grogan利用OpenDEL^®，成功对新型G蛋白偶联受体（GPCR）靶点进行筛选，发现了一种新型β-肾上腺素受体变构调节剂，其具有独特的药理特性，是一种极具前景的潜在治疗药物。

Anagenex & 加州大学

DOI: 10.1021/acs.jcim.3c00588

加州大学 Mobley 团队与 Anagenex公司利用成都先导OpenDEL^®系列产品，基于 soluble epoxide hydrolase（sEH）, 结合人工智能（AI）与机器学习（ML）技术，成功建立了一套新型信息学预测系统，实现“信息-结构-功能”的预测。研究团队指出，随着数据量增大，深度学习模型的训练与预测表现将会更佳，甚至能进一步建立更为复杂的信息网络。

ERASCA, Inc.

https://doi.org/10.1158/1538-7445.AM2025-3152

ERASCA团队利用OpenDEL^®成功鉴定出能选择性结合SHOC2蛋白的纳摩尔级抑制剂，有效阻断SMP复合物形成及RAF活化，为克服MEK抑制剂耐药提供新策略

OpenDEL^®化合物从30亿到40亿，不仅是数量的提升，更是药物发现效率与边界的突破。OpenDEL^®5.0将以更全面的库设计和更灵活的定制方案，助力全球创新药研发加速。未来已来，让DEL技术加速您的下一个重磅突破！

OpenDEL^®5.0现已正式开售！

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