QSAR、ADMET 和预测毒理学
具有良好药代动力学特性和安全性特征的疗法设计工具
发现安全有效的疗法
了解和量化构效关系可以最大限度地减少繁琐且成本高昂的实验，从而显著影响先导化合物优化和药物开发。根据各种方法构建、验证和应用您自己的模型，并随着新数据的出现不断改进它们。利用 BIOVIA Discovery Studio 的分布式模型评估不利的药代动力学特性和潜在毒性所带来的潜在风险，扩展这些模型以便更好地覆盖您的专有化学空间，并使用可理解的指示来规避此类风险。
- QSAR
- ADMET
- 毒性
QSAR
- 全面一致的数据准备：
- 配体：删除重复配体，处理互变异构体和离子化
- 准备响应属性（缩放和分组）
- 采用适当的方法将您的数据拆分为训练集和测试集
- 从大量基于物理化学、拓扑、电子、几何、指纹和量子力学的描述符中进行选择
- 创建统计模型，包括贝叶斯、MLR（多元线性回归）、PLS（偏最小二乘法）和 GFA（遗传功能分析）
- 使用模型适用域 (MAD)、自动测试集验证、交叉验证和统计指标来分析和验证模型
- 识别匹配分子对 (MMP) 转化并研究活性悬崖
ADMET
通过计算合成候选药物、供应商库和筛选合集等分子集合的 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）预测特性，对您的化合物进行早期评估。根据结果去除具有不利 ADMET 特征的化合物，并对提议的结构优化方案进行评估，以便在合成前改善这些特性。
ADMET 描述符包括：
- 人体肠道吸收
- 水溶性
- 血脑屏障渗透
- 血浆蛋白结合
- CYP2D6 结合
- 肝毒性
- 根据已发布的 SMARTS 规则，过滤小分子聚焦产生不利影响的官能团
毒性
评估化合物在实验测定和动物模型中的表现。仅根据化学品的分子结构计算和验证其毒性和环境影响评估。TOPKAT®（计算机辅助毒性预测技术）采用稳健且经过交叉验证的定量结构毒性关系 (QSTR) 模型来评估各种端点，并利用已获得专利的最佳预测空间验证方法来帮助解释结果。
请注意：有关我们可扩展的 TopKat 模型的详细信息已在欧盟委员会联合研究中心 (JRC) 的“QSAR 模型数据库”上以 QSAR 模型报告格式 (QMRF) 发布。
- Ames 诱变性
- 啮齿动物致癌性（NTP 和 FDA 数据）
- 致癌性证据权重
- 致癌效力 TD50
- 潜在发育毒性
- 大鼠口服 LD50
- 大鼠最大耐受剂量
- 大鼠吸入毒性 LC50
- 大鼠慢性最低观察到不良反应水平 (LOAEL)
- 皮肤刺激性和致敏性
- 眼刺激性
- 有氧生物降解性
- 黑头呆鱼 LC50
- 大型蚤 EC50
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