Dự đoán các thuộc tính ADMET

ChemMedChem - Tập 1 Số 9 - Trang 920-937 - 2006
Ulf Norinder1, Christel A. S. Bergström2
1AstraZeneca Research and Development Södertälje 151 85 Södertälje, Sweden, Fax: (+46) 8-553-240-42
2Center of Pharmaceutical Informatics, Department of Pharmacy Uppsala University, BMC P.O. Box 580, 751 23 Uppsala, Sweden

Tóm tắt

Tóm tắt

Bài tổng quan này mô tả một số phương pháp và kỹ thuật hiện đang được sử dụng để đưa ra các mô hình in silico nhằm dự đoán các thuộc tính ADMET. Bài báo cũng thảo luận một số yêu cầu cơ bản đối với việc tạo ra các mối quan hệ ADMET có tính toán học có cơ sở thống kê và dự đoán, cũng như một số cạm bẫy và vấn đề đã gặp phải trong các nghiên cứu này. Ý định của các tác giả là giúp người đọc nhận thức rõ hơn về một số thách thức liên quan đến việc phát triển các mô hình in silico ADMET có ích cho quá trình phát triển thuốc.

Từ khóa

#Dự đoán thuộc tính ADMET #mô hình in silico #phát triển thuốc #thống kê #phát hiện thử nghiệm #thách thức

Tài liệu tham khảo

10.1016/S1359-6446(97)01099-4

Clark D. E., 2002, Curr. Opin. Drug Discovery Dev., 5, 382

10.1016/S1359-6446(03)02739-9

10.1038/nrd1032

10.1016/0006-291X(91)91647-U

10.1023/A:1012155124489

10.1016/S0169-409X(96)00423-1

10.1038/nrd1470

10.1016/S1056-8719(00)00107-6

10.1021/ci020280x

10.1007/BF02209145

10.1016/S0166-1280(02)00614-0

10.1021/jm970530e

10.1016/S0166-1280(02)00616-4

10.1021/ja02086a003

Hasselbalch K. A., 1916, Biochem. Z., 78, 112

10.1002/bdd.2510160502

10.1002/jps.2600710527

10.1081/DDC-100101243

10.1021/bi00320a004

10.1021/js960085v

10.1016/S0016-5085(89)80072-1

10.1002/jps.2600790604

10.1021/js9803205

Tavelin S., 1999, J. Pharmacol. Exp. Ther., 290, 1212

10.1023/A:1015888813741

10.1002/jps.1031

10.1016/S0928-0987(02)00219-1

10.1021/ci020013r

10.1016/j.ejmech.2004.06.012

10.1021/ci9901338

10.1016/S0169-409X(02)00008-X

10.1021/ci0202741

“Prediction of aqueous solubility using rule‐based systems”: U. Norinder P. Lidén H. Boström (RDS www.compumine.com) and ensemble modeling unpublished results.

10.1021/j100066a040

10.1023/A:1015867608405

10.1023/A:1012188625088

10.1023/A:1011905522110

10.1021/jm980313t

10.1016/S0928-0987(97)10019-7

10.1023/A:1018816122458

10.1021/jm001101a

10.1021/jm020017n

10.1002/jps.2600760105

10.1111/j.2042-7158.1997.tb06072.x

10.1016/S0223-5234(02)01384-3

10.1021/ci010097o

10.1023/A:1012196216736

10.1016/S0928-0987(98)00059-1

10.1021/ci980029a

10.1023/A:1016212804288

10.1021/js960110x

10.1021/jm9810102

10.1021/mp034006h

10.1021/jm020986i

Green N., 2002, Adv. Drug Delivery Rev., 54, 417, 10.1016/S0169-409X(02)00012-1

10.1016/S0166-1280(02)00615-2

10.1023/A:1025361621494

10.1515/DMDI.2001.18.3-4.221

10.1081/DMR-120028428

10.1080/10629360412331319835

10.1023/A:1025358319677

10.1021/ci034032s

10.1021/ci025590u

10.1021/ci010289j

10.1021/ci000392t

10.1021/ci034006u

10.1021/jm000942e

10.1021/ci010108d

10.1021/ci049884m

Marrero P. Y., 2004, J. Pharm. Pharm. Sci., 7, 186

10.1016/S1093-3263(99)00034-0

10.1021/ci000065l

10.1016/S0928-0987(00)00189-5

10.1002/jps.1061

10.1021/jm049711o

10.1016/S0378-5173(02)00045-5

10.1002/jps.20220