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2024.10.08
Design Hubに化合物ライブラリ生成機能が統合
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2024.07.26
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2023.11.02
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薬物設計における主要な特性 | 親油性、pKa、および溶解度の予測
2023.05.23
Design Hub
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物理化学的特性は、薬物設計における重要な記述子です
親油性、pKa、および溶解度は、薬物設計において重要な記述子です。これらの特性は、薬物の薬物動態学的な曝露(ADME)と薬力学的な応答(標的および非標的への効果)の両方においての重要性が、文献で詳しく研究され、説明されています(図1参照)。 ほとんどの薬物探索会社は、これらの特性を高スループットな方法で測定しており、薬物設計者は化合物の合成の優先順位を決定する前に、頻繁にこれらの特性を予測しています。
pKa、溶解度、および親油性のための予測モデル:例とモデルの性能
親油性、pKa、および溶解度は、大量の高品質なデータが利用可能であるため、機械学習アプローチによって予測するのに適したパラメータです。Chemaxonは、これらの3つのパラメータに対して高性能な予測モデルを開発しました(図2、3、4、および5)。
私たちの「計算された特性」ツールには、3つの主要な物理化学パラメータ(cLogP、溶解度、およびpKa)の予測だけでなく、分子量、極性表面積、sp3炭素の割合、水素結合受容体および供与体の数など、他の一般的に使用される分子記述子の構造ベースの計算も含まれています。設計された化合物の計算された特性は、基準と比較することができます。
logPモデルの性能
Chemaxonの計算ツールは、他の参加者と比較して最も低いRMSE、MAE、および最も高いR2を示し、最も正確な予測モデルとして評価されました。この11の新規化合物データセットでは、わずか1つの構造が0.5以上の単位の誤差を持っていました。この難しいエントリーは、測定値と計算値を比較して1 log unit未満の偏差を持っていました。詳細は、私たちのホワイトペーパーでご覧ください。
熱力学的溶解度の予測精度
水に対する熱力学的溶解度の予測精度を、6,886化合物のデータセットで評価しました。46%のケースで予測された溶解度は0.5 logS unit以内、75%のケースで誤差は1 logS unit未満であることが判明しました。この結果、RMSEは1.04、ピアソン相関係数は0.86となりました。詳細と参考文献は、ホワイトペーパーをご覧ください。
SAMPL7ブラインドチャレンジの結果
pKa予測のブラインドチャレンジに関する公表された結果によると、ChemaxonアルゴリズムはSAMPL7チャレンジで最も低いRMSEを示しました。原著者は次のように結論付けています: "マクロなpKa予測を行うための経験的参照法としてChemaxonのChemaxizeツールキットをテストしたところ、他の方法よりも優れた性能を示した"
Posted by Chemaxon on 12 05 2023
Design HUBの高性能予測モデルを使用して、薬物設計における正確な分子特性予測を経験することができます。
*1:[1] Bunally Using Physicochemical Measurements to Influence Better Compound Design. SLAS 2019;24(8):791-801. [2] Manallack DT. The pK(a) Distribution of Drugs: Application to Drug Discovery. Perspect Medicin Chem. 2007;1:25-38. [3] Bergström et al, Drug solubility in water-based systems International Journal of Pharmaceutics 540 (2018) 185–193 [4] Waring, Lipophilicity in drug discovery Expert Opin Drug Discov. 2010 Mar;5(3):235-48.
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