Aplicarea tehnicilor de învățare automată pentru predicția ADME-Tox o revizuire a Opiniei experților asupra drogurilor

  • Articol complet
  • Cifre și date
  • Referințe
  • Citații
  • Valori
  • Reimprimări și permisiuni
  • Obțineți acces /doi/full/10.1517/17425255.2015.980814?needAccess=true

Introducere: Farmacocinetica implică studiul absorbției, distribuției, metabolismului, excreției și toxicității xenobiotice (ADME-Tox). În acest sens, profilul ADME-Tox al unui compus bioactiv poate afecta eficacitatea și siguranța acestuia. Mai mult, eficacitatea și siguranța au fost considerate unele dintre cauzele majore ale eșecurilor clinice în dezvoltarea de noi entități chimice. În acest context, tehnicile de învățare automată (ML) au fost adesea folosite în studiile ADME-Tox datorită existenței compușilor cu proprietăți farmacocinetice cunoscute disponibile pentru generarea modelelor predictive.

învățare

Domenii acoperite: Această revizuire examinează creșterea utilizării unor tehnici ML în studiile ADME-Tox, în special tehnici supravegheate și nesupravegheate. De asemenea, unele puncte critice (de exemplu, dimensiunea setului de date și tipul variabilei de ieșire) trebuie luate în considerare în timpul generării de modele care leagă proprietățile ADME-Tox și activitatea biologică.