藥物發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化
在藥物發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化階段，我們提供系列基于人工智能的藥物設(shè)計(jì)與篩選軟件或技術(shù)服務(wù)，加速化合物的設(shè)計(jì)、優(yōu)化、ADMET篩選，從而極大地節(jié)約合成試驗(yàn)成本，同時(shí)提高成藥的成功率。
人工智能驅(qū)動(dòng)藥物設(shè)計(jì)AIDD
收集大量針對(duì)某（幾）個(gè)靶標(biāo)的化合物及其對(duì)應(yīng)的活性數(shù)據(jù)，搭建活性QSAR模型。在ADMET Predictor軟件中輸入1個(gè)種子化合物的結(jié)構(gòu)式，設(shè)定結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換規(guī)則，讓其產(chǎn)生批量新的化合物，對(duì)進(jìn)行評(píng)估的性質(zhì)并設(shè)置閾值，比如活性，ADMET風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，生物利用度，合成難易度等，最后系統(tǒng)將自動(dòng)通過帕累托Pareto最優(yōu)，挑選出綜合性質(zhì)最好的N個(gè)化合物，軟件自動(dòng)循環(huán)上述流程，不斷迭代，直到達(dá)到開始設(shè)置的閾值才結(jié)束迭代。如下圖：
人工智能驅(qū)動(dòng)藥物設(shè)計(jì)AIDD 工作流程圖
快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)化合物ADME/Tox性質(zhì)
在藥物設(shè)計(jì)階段，可通過預(yù)測(cè)所設(shè)計(jì)化合物的ADME/Tox性質(zhì)，從而快速地篩選出ADMET性質(zhì)相對(duì)較佳的化合物進(jìn)行合成。
在先導(dǎo)化合物優(yōu)化階段，可通過特定性質(zhì)的預(yù)測(cè)或代謝位點(diǎn)的預(yù)測(cè)，為結(jié)構(gòu)改造提供指導(dǎo)。
在化合物篩選階段，通過預(yù)測(cè)化合物的ADMET性質(zhì)，可篩選出綜合性質(zhì)較優(yōu)的化合物開展下一步的動(dòng)物試驗(yàn)，或指導(dǎo)優(yōu)先開展某些試驗(yàn)。
快速預(yù)測(cè)PK曲線與生物利用度
候選藥物只有在人體內(nèi)有合適的藥代動(dòng)力學(xué)才能發(fā)揮其療效，如能在早期研發(fā)階段就較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)化合物的生物利用度，將提高候選化合物的成功率。
通過整合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型和胃腸道高級(jí)房室吸收與轉(zhuǎn)運(yùn)ACAT模型，您只需輸入結(jié)構(gòu)式即可得到化合物在人體內(nèi)的濃度-時(shí)間曲線及相關(guān)參數(shù)。隨著藥物研發(fā)階段的推進(jìn)，后期體外和體內(nèi)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)將增多，這時(shí)可在人體生理模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)中，用試驗(yàn)數(shù)據(jù)替換預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化結(jié)果。
點(diǎn)擊查看其它解決方案