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银河娱乐网页版网页版 ADMET在药物研发中的重要性

热门推荐: 药物研发 AI ADMET
作者:LeonHsu 来源:药智网
2024-01-31
一款新药从研发到上市是一个既漫长又复杂的过程,平均需要10-15年时间,耗费约26亿美元,然而药物研发失败率却高达90%,原因包括:缺乏临床疗效(40%-50%)、不可控的毒性(30%)、不良的性质(10-15%)以及市场需求不足或战略规划不当(10%),前三个失败因素都与成药性有关[1]。

       一款新药从研发到上市是一个既漫长又复杂的过程,平均需要10-15年时间,耗费约26亿美元,然而药物研发失败率却高达90%,原因包括:缺乏临床疗效(40%-50%)、不可控的毒性(30%)、不良的性质(10-15%)以及市场需求不足或战略规划不当(10%),前三个失败因素都与成药性有关[1]。

       因此,对药物分子在吸收、分布、代谢、排泄、毒性(ADMET)等各方面成药性质的研究,在药物发现和开发中起着关键的作用。

       药物在人体内经历了一个复杂而又动态的过程(图1),涉及到以下几个方面:

       吸收Absorption:药物进入血液的速度和程度如何?

       分布Distribution:药物在体内的运输和分布情况如何?运输和分布的速度和程度如何?

       代谢Metabolism:药物在体内的转化和降解速度如何?它们的作用方式是什么?它们产生了哪些代谢产物,这些产物是否有害?

       排泄Excretion:药物从体内排出的速度如何?

       毒性Toxicity:药物对身体的各个系统或器官有没有不良影响?

药物在人体内经历了一个复杂而又动态的过程(图1)

       然而分子在整个体内理化作用过程受到自身多种性质的影响,并且各种性质之间有着复杂的联系,无法通过单独的实验来确定。此外,人体的个体差异性(如性别、年龄、遗传状态、疾病等)以及组织器官的分布特性,也会对药物产生影响。因此,我们需要通过模型或替代参数来间接评估大多数重要变量,如:溶解度、油水分配系数、解离常数、稳定性、渗透系数、血浆蛋白结合率、全血血浆比、Caco-2细胞单层膜模型、MDCK、血脑屏障通透性、hERG抑制性、Ames试验、光毒性、转运体、CYP代谢底物、抑制剂、诱导剂、代谢产物鉴定、TD50、LD50、表现分布容积、生物利用度、半衰期、清除速率、AUC等等。

       然而传统的实验方法获取这些信息不仅需要分子实体,而且费用高、耗时、分子优化迭代慢。通过AI模型预测可以快速、低廉、高效的预测分子性质,不仅无需分子实体,而且可以快速指导分子设计,这样大大提高研发效率。

       AI成药性(ADMET)预测平台(An Al Leading ADMET Predicting Platform)是一款功能强大的分子成药性分析工具,可以关联化合物结构与成药性相关的关键参数,包括吸收(Absorption)、分布(Distribution)、代谢(Metabolism)、排泄(Excretion)和毒性(Toxicity)即ADMET相关的上百个成药性参数。

       该平台基于目前最适合表征有机分子拓扑结构的图神经网络架构,并结合多项分子描述符和多种分子指纹,建立具有自主知识产权的预测模型,是全球第一款采用AI预测新药ADMET全参数性质的商业化软件;此外,本平台收集整理数千万条药物分子各个成药性指标的数据。在先进模型和数据的双重加持下,该平台构建了160多个预测参数模型,并使用全球已批准药物的真实数据进行了验证。该平台具有高效率、高准确度、全功能的特点,为药物的研发提供强有力的支持。

天智药成·ADMET成药性预测平台

天智药成·ADMET成药性预测平台

       图片来源:天智药成·ADMET成药性预测平台

       AI成药性(ADMET)预测平台(An Al Leading ADMET Predicting Platform)将于近期上线,我们诚邀您体验这一新平台,如有兴趣请联系我们。联系方式:吴瑞,17308361990。

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