QSAR, ADMET 및 예측 독성

유리한 약동학적 특성 및 안전성 프로파일을 사용한 치료법 설계 도구

안전하고 효과적인 치료법 알아보기

구조-활동 관계를 이해하고 정량화하면 번거롭고 비용이 많이 드는 실험을 최소화하여 리드 최적화 및 신약 개발에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 다양한 접근 방식을 기반으로 자체 모델을 구축, 검증 및 적용하고, 새로운 데이터가 발생할 때마다 이를 계속 개선합니다. BiOVIA Discovery Studio의 분산 모델을 사용하여 불리한 약동학적 특성 및 잠재적 독성으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 위험을 평가하고, 이를 확장하여 독점 화학 공간을 더 잘 다루며, 이해하기 쉬운 지표를 활용하여 이러한 위험을 회피할 수 있습니다.

QSAR
ADMET
독성

QSAR

포괄적이고 일관된 데이터 준비:
- 리간드: 중복을 제거하고 호변체 및 이온화 처리
- 반응 속성 준비(스케일링 및 빈닝)
- 적절한 방법을 통해 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할
다수의 물리화학, 위상, 전자, 기하학, 지문 및 양자역학 기반 descriptors에서 선택
Bayesian, 다중 선형 회귀(MLR), 부분 최소 제곱(PLS) 및 일반 기능 분석(GFA)을 포함한 통계 모델 생성
모델 적용 가능성 도메인(MAD), 자동 테스트 세트 검증, 교차 검증 및 통계 지표를 사용하여 모델 분석 및 검증
일치하는 분자 쌍(MMP) 변환 식별 및 활성 절벽 연구