Close
Задать вопрос
Даю согласие на обработку персональных данных
Библиотека свойств ADME Разработано для выявления соединений с перспективными свойствами ADME (абсорбция, распределение, метаболизм и выведение)
Библиотека свойств ADME (абсорбция, распределение, метаболизм и выведение) была разработана как ресурс для поддержки исследователей, с помощью которого они могут эффективно выявлять молекулы с хорошим потенциалом для успешной разработки и создания лекарственных средств. Cостредочившись на отборе соединениий с благоприятным профилем ADME, мы создали библиотеку, которая может сократить число неудач на поздних стадиях разработки, оптимизировать затраты и повысить долю успешных результато при разработке лекарств.

Концепция химической библиотеки

1. Обоснованный отбор соединений.

Соединения, включенные в библиотеку, выбираются на основе общепризнанных эталонных показателей ADME, которые служат обоснованием для гипотезы о высокой пероральной биодоступности, терапевтической эффективности и хорошего профиля безопасности.

2. Улучшенное с помощью ИИ качество рассчетных свойств

Благодаря использованию передовых моделей машинного обучения, созданных с помощью фреймворка Therapeutics Data Commons (TDC), в библиотеке приводятся надежные прогнозы для ключевых параметров ADME, которые представляют собой ценные рекомендации для принятия решений на ранних стадиях разработки.

3. Поддержка эффективной разработки.

Сосредоточив отбор на соединениях с желаемой фармакокинетикой и сниженным риском межлекарственных взаимодействий, библиотека может помочь оптимизировать рабочие процессы и отдать приоритет кандидатам с более высоким потенциалом.

Сократите время на рзработку лекарств с помощью химической библиотеки, в которой собраны соединений с перспективными свойствами ADME (абсорбция, распределение, метаболизм и выведение). Благодаря исопльзованию тщательно отобранных критериев и полученных с применением ИИ рассчетных параметров молекул, данная библиотека дает возможность уже на ранних этапах разработки идентифицировать переспективные молекулы, помогая оптимизировать исследования и снизить риски.