通過預測ADMET和體內PK參數，快速篩選候選化合物（英文）
課程分三部分開展，第一部分介紹了理化性質預測、藥物代謝預測、轉運體預測模塊，包括pKa，化合物在水中和在模擬胃腸液中的溶解度，表徵滲透性的預測參數，血漿蛋白結合率，表觀分布容積等，並展示了如何預測化合物對應pKa在不同pH下的離子化形式和含量，如何快速預測BCS分類等；預測化合物是哪些CYP酶，UGT酶，醛氧化酶的底物，抑制劑，並演示了如何預測代謝位點，代謝產物；預測化合物是哪些轉運體的底物或抑制劑，如P-gp，BCRP, OATP1B1/1B3, OCT1/2, OAT1/3, BSEP。
第二部分講解了如何利用自己已有的實驗數據和文獻中的數據搭建QSAR或QSPR模型，目前主流的人工智慧領域，人工神經網絡ANN和支持向量機SVM是最主流的算法，ADMET Predictor自建模型模塊除了這兩種算法，還提供了偏最小二乘法PLS、多重線性回歸MLR的建模方法。展現了搭建良好模型的要素：對數據的收集與分析整理，採用合適和精確的分子描述符，預先過濾不相關的分子描述符，採用外部數據進行模型的驗證，採用合適的算法進行模型的訓練，防止模型過度訓練等。闡述了模型搭建的流程，如何考察模型的準確度、變異、不確定性等。
第三部分講解了快速預測體內PK參數的HTPK模塊，包括吸收百分數Fa, 系統清除率，穩態下的表觀分布容積Vdss, Cmax，CmaxSS, Tmax, TmaxSS,t1/2, AUC等。
👉 Michael Lawless，高級首席科學家，美國Simulations Plus
超過20年化學信息與計算化學從業經驗，2011年加入美國Simulations Plus，從事AI驅動新藥研發工具的開發與應用，並與全球多家製藥企業合作不斷完善產品。1988年在美國Arkansas大學取得物理化學博士學位。
方式一：
關注【凡默谷】公眾號
菜單欄>>培訓中心>>直播回放
方式二：
點擊查看
方式三：
凡默谷在嗶哩嗶哩B站開通專欄啦！
該專欄將發布藥物建模與模擬的相關視頻。
請在B站搜索「凡默谷」，並關注哦。
如您還對藥物建模與模擬軟體的資料視頻感興趣，
請查看凡默谷公眾號
菜單>>培訓中心>>資料視頻