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視頻 | 采用AI驅動的藥物設計(AIDD),加速化合物設計與ADMET篩選(英文)
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視頻 | 采用AI驅動的藥物設計(AIDD),加速化合物設計與ADMET篩選(英文)

2020-07-31 16:33:44

視頻概述


7月31日凡默谷云課堂《采用AI驅動的藥物設計(AIDD),加速化合物設計與ADMET篩選》,由美國Simulations Plus高級首席科學家MichaelLawless和化學信息部總監David Miller主講。

課程第一部分介紹了理化性質預測模塊,包括pKa,化合物在水中和在模擬胃腸液中的溶解度,表征滲透性的預測參數,血漿蛋白結合率,表觀分布容積等,并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。

第二部分介紹了代謝預測模塊,包括化合物是哪些CYP酶,UGT酶,醛氧化酶的底物,抑制劑,并演示了如何預測代謝位點,代謝產物。

第三部分介紹了轉運體模塊,包括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。

第四部分介紹了化合物設計模塊Medchem Studio,包括通過骨架等方法進行聚類,選擇懸崖分子對,R取代集團分析,SAR分析,化合物相似性篩選,產生衍生物庫,通過結構轉化規則產生批量新化合物。

最后介紹了AI驅動的藥物設計(AIDD)新模塊,該方法整合了機器學習,生理藥代動力學PBPK等方法,第一步在系統中輸入要進行優化的一個或多個種子化合物,并設置要優化的ADMET性質參數,第二步系統將自動產生批量新化合物;第三步進行ADMET,生物利用度,合成難易度等篩選;第四步通過帕累托最優(Pareto-optimal)找出整體最優的一批化合物;如對結果不滿意,則通過該流程進行不斷的迭代,直到符合預期。 

內容概要


  • ADMET 性質預測

  • 化合物的快速設計

  • AI驅動的藥物設計AIDD算法簡介與案例演示

講解人


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,并與全球多家制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。
David Miller,化學信息部總監,美國Simulations Plus
超過20年化學信息軟件的編程、開發與應用經驗,2005年加入美國Simulations Plus,帶領團隊開放了ADMET性質預測軟件、藥物設計軟件等,根據全球制藥企業、學術單位的反饋不斷完善機器學習的方法。1993年于斯坦福大學取得學士學位,1997年在加州大學舊金山分校取得生物物理學博士學位。

課程視頻


 

延申閱讀


1.【視頻】如何進行化合物的ADMET性質評估和化合物設計

2.【視頻】化合物設計與結構分析軟件Medchem studio簡介與應用
3.【視頻】化合物設計與結構分析軟件Medchem Studio操作演示
4.【視頻】ADMET Predictor9.5 理化、代謝、毒性及PK 預測模塊介紹及操作

  • 上一頁: 視頻 | 機制性IVIVC模型和虛擬生物等效性模擬(英文)
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