ADMET | ファーマAIラボ

pkCSMの使い方と予測精度を徹底解説｜グラフベースAIでADMETを無料で一括予測

1. はじめに創薬研究において、候補化合物が体内でどのように吸収・分布・代謝・排泄され、どのような毒性を示すかを早期に予測することは、開発の成否を左右する極めて重要なプロセスです。臨床試験で脱落する化合物の多くはADM […]

1. はじめに新薬候補化合物の物理化学的性質や体内での吸収・分布・代謝・排泄（ADME）を早期に予測することは、創薬の成功率を大きく左右します。有望な活性を示す化合物であっても、体内に十分吸収されなかったり、代謝が速す

1. はじめに：AIが切り拓く安全な薬物治療の未来現代の創薬において、最も高いハードルの一つが「薬物毒性（DTX）」による開発中止です。膨大なコストと時間をかけて開発した候補化合物が、臨床試験（治験）の段階で予期せぬ毒

1. はじめに：なぜ今、医療現場で「代謝経路データベース」が必要なのか現代の医療において、疾患のメカニズムを分子レベルで理解することは欠かせません。がん、糖尿病、自己免疫疾患など、多くの病態は「代謝（メタボリズム）の異

1. はじめに：医療における「酵素」の重要性とデータベースの役割酵素は、生体内のほぼすべての化学反応を触媒するタンパク質であり、生命維持に不可欠な存在です。医療現場においても、心筋梗塞でのCK（クレアチンキナーゼ）上昇

１．はじめに：創薬研究における「安全性予測」のパラダイムシフト日々の臨床や研究業務、本当にお疲れさまです。ファーマAIラボです。私たちは日々、多くの新薬候補化合物が生まれては消えていく様子を目の当たりにしています。ご

１．はじめに医療・創薬研究の現場では、日々膨大な数の化合物がスクリーニングされています。しかし、実験でヒットした化合物がすべて「薬」の候補になるわけではありません。多くの化合物が、後の段階で毒性や吸収の悪さから脱落して