- 包括的で一貫したデータの準備:
- リガンド: 重複を除去して互変異性体とイオン化を処理
- 応答プロパティを準備(スケーリングとビニング)
- 適切な手法でデータをトレーニング・セットとテスト・セットに分割
- 多数の物理化学的、トポロジー的、電子的、幾何学的ディスクリプター、フィンガープリントおよび量子力学ベースのディスクリプターから選択します。
- ベイズ、MLR (重回帰分析)、PLS (部分最小 2 乗法)、GFA (遺伝子機能解析)などの統計モデルを作成
- モデル適用範囲(MAD)、自動テスト・セット検証、交差検証、統計メトリクスを使用してモデルを解析および検証
- Matched Molecular Pairs (MMP)変換を特定してアクティビティ・クリフを調査
構造と活性の関係を理解し、定量化すると、手間と時間がかかる実験が最小限になるので、リード最適化と医薬品開発に大きな効果があります。
多様なアプローチに基づいて独自のモデルを構築、検証、適用して、新たに登場したデータに対応して向上させていきます。
BIOVIA の分散モデルを使用して、望ましくない薬物動態特性と潜在的な毒性によってもたらされる潜在的なリスクを評価し、それらを拡張して、独自の化学的空間をより適切にカバーし、わかりやすい指標を使用して、そのようなリスクに対処します。
QSAR
ADMET
合成候補、ベンダー・ライブラリ、スクリーニング・コレクションなどの分子コレクションについて、予測された ADMET (吸収、分布、代謝、排泄、毒性)特性を計算して、化合物を早期評価します。結果から好ましくない ADMET 特性を持つ化合物を排除し、合成前にこれらの特性を改善するような設計や、提案された構造的改良を評価します。
ADMET には以下の記述が含まれます。
- ヒトの腸管吸収
- 水溶性
- 血液脳関門浸透
- 血漿タンパク結合
- CYP2D6 結合
- 肝毒性
- 公開された SMARTS ルールに基づく、望ましくない官能基グループの低分子セットのフィルター
毒性
化合物のパフォーマンスを実験分析や動物モデルで評価します。分子構造から化学物質の毒性と環境への影響の評価を計算・検証します。頑強かつ相互検証済みの Quantitative Structure Toxicity Relationship (QSTR)モデルを採用した TOPKAT® (TOxicity Prediction by Komputer Assisted Technology)は、さまざまなエンドポイントを評価し、特許取得済の Optimal Predictive Space 検証法を利用して結果の解釈を補助しています。
注:
拡張可能な TopKat モデルに関する詳細は、European Commission Joint Research Center (JRC)の「QSAR Model Database*」で、QSAR Model Report Format (QMRF)の様式で公開されています。
- Ames 変異原性
- 齧歯類発がん性(NTP および FDA データ)
- 発がん性の根拠の重み
- 発がん性 TD50
- 潜在的発生毒性
- ラット経口 LD50
- ラット最大許容投与量
- ラット吸入毒性 LC50
- ラット慢性 LOAEL
- 皮膚感作と刺激性
- 眼刺激性
- 好気性生分解性
- 魚類(ファットヘッドミノー) LC50
- 甲殻類(オオミジンコ) EC50
