FDA와의 공동연구로 증명된 약동학 관련 계산 시뮬레이션 No.1 소프트웨어

 

ADMET Predictor® 11

Proven algorithms. Premium data. Predictions you can rely on. 


ADMET Predictor®는 분자 구조를 기반으로 새로운 화합물질의 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성(ADMET) 특성을 신속하게 파악할 수 있도록 도와줍니다.


전 세계 의약화학 및 DMPK팀은 Discovery PK 평가를 위해 ADMET Predictor® 를 활용합니다. 용해도, logP, pKa, CYP 대사 부위, Ames 돌연변이 유발성을 비롯한 175개 이상의 특성을 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 


또한 ADMET Predictor® 모델은 타사의 프로그램과 비교해서 가장 정확도가 높은 모델로 평가 받았습니다.


ADMET Predictor® 소프트웨어는 다음과 같은 기능을 포함합니다.

[ 물리화학 및 약학 모듈 ]

  • 향상된 pKa 제공 (이온화 상수; 다중 단백질 모델)
  • 물에서의 확산 계수 (Hayduk-Laudie 공식)
  • logP (두가지 모델: 인공 신경망 앙상블 및 Moriguchi)
  • logD (사용자 정의 pH에서 옥탄올-물 분배계수 추정)
  • 공기-물 분배 계수 (Henry의 법칙 상수)
  • 소장에서의 인체 투과도 (Peff)
  • MDCK 표면에서의 투과도 (Papp)
  • 인체 피부 투과도
  • 용해도

[  대사 모듈  ]

  • 5개의 주요 CYP 효소에 대한 일반적인 억제제로 화합물을 분류하는 모델
  • CYP3A4에 대한 정성적 및 정량적 억제 모델 (substrate로 midazolam 또는 testosterone 사용)
  • 9개의 (uridine 5-diphosphate-glucuronosyltransferase) UGT isoform에 대한 기질로 화합물을 분류하는 모델
  • 쥐와 사람의 liver microsome intrinsic clearance (Clint) 예측 모델
  • 9개의 CYP 효소에 대한 기질/비기질 분류 모델
  • 대사부위 예측 모델- 화합물이 특정한 CYP의 기질로 예측되면 대사부위가 예측됨
  • 약동학 인자 모델- 예측된 Km, Vmax, Clint을 통한 대사부위 예측
  • CYP_RiskTM- 8개 규칙으로 구성된 cytochrome P450 liability 점수 제시

[ 독성 모듈 ]

  • pIC50으로 표시된 hERG-encoded 칼륨채널에 대한 친화도
  • 에스트로겐 수용체 독성
  • 안드로겐 수용체 독성
  • 최대 권장 치료용량 (MRTD)
  • 염색체 이상
  • 인지질증
  • 마이크로솜 활성화 여부에 따른 5종류의 살모넬라 세균의 돌연변이성에 대한 정성적인 선별
  • 쥐에서의 발암성 (TD50)
  • 생쥐에서의 발암성 (TD50)
  • 인간 간 부작용
  • 생분해 가능성
  • 피라미에 대한 급성 독성 (LC50)
  • 수중벼룩에 대한 급성 독성 (pLC50)
  • 쥐에서의 급성 치명 독성 (LD50)
  • 알레르기성 피부 감작용
  • 환경 생체농축계수
  • 알레르기성 호흡 감작용
  • 생식/발육 독성
  • Tetrahymena pyriformis에서의 급성 독성 (IGC50)
  • TOX_RiskTM- 7가지 규칙으로 구성된 독성 liability 점수: hERG, 급성 쥐 독성, 쥐와 생쥐의 발암성, 간독성, 간효소 상승 및 AMES 돌연변이성

ADMET Risk™

스코어링 기능을 사용하여 화합물의 위험성을 빠르게 평가할 수 있습니다. 이 기능은 흡수, 대사 및 독성과 관련된 24가지 예측된 특성을 예측합니다.

ADMET Modeler™

모듈은 최첨단 기계 학습 알고리즘과 원자 및 분자 기술자를 사용하여 고품질의 QSAR/QSPR 모델을 구축할 수 있도록 도와줍니다.

MedChem Studio™

모듈에서는 동일한 scaffold를 포함하는 화합물 집합을 클러스터링하고, R 테이블을 생성하고 분석하고 Matched Molecular Pairs Analysis (MMPA), de novo 구조 생성등을 수행할 수 있습니다.

HTPK Simulation

모듈은 예측된 흡수율, 경구 생체이용성 및 특정한 혈장 농도를 달성하기 위해 필요한 용량을 예측합니다.

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