ADMET成药性预测如何应用？

FIRST

01

早期苗头化合物筛选

在新药发现的早期阶段，利用AI成药性 (ADMET) 预测平台或其自建AI模型功能，可以快速筛选出具有潜力的苗头化合物，为后续的药物研发提供有力支持

SECONDE

02

先导化合物评估与优化

通过平台全面、准确地评估活性物质的ADMET性质，有针对性地筛选出成药性良好的先导化合物，并辅助药物化学家进行先导化合物的设计和优化，从而提升临床候选物的ADMET质量。

THIRD

03

提高临床开发成功率

通过对先导化合物的优化和改进，提高后续临床开发的成功率，为药物研发过程中的决策提供重要依据。

FOURTH

04

安全性评价与不良反应预测

平台能够为新药在人体安全性评价中提供参考数据，预测化合物可能存在的潜在不良反应，从而指导后续的试验研究方向和策略制定。

案例一：某双靶点帕金森创新药研发项目

使用【AI成药性(ADMET)预测平台】进行先导化合物筛选

测试项目选择

某帕金森创新药项目，已申请2项专利，获重庆市重大医药专项支持

平台测试及结果

第一步：

将现有的几十亿化合物分子，筛出骨架新颖且成药性较好的分子（近药空间分子）。

第二步：

在近药空间对数万个化合物进行多轮的成药性评估以及活性评估，最终优选合成了30多个化合物，结果达预期。

案例二：某DPP-1抑制剂参数预测

使用【AI成药性(ADMET)预测平台】指导设计更优新化合物(me-better)

测试项目选择

两款DPP-1抑制剂，阿斯利康的AZD7986和海思科的HSK31858，分别在临床Ⅲ期和Ⅱ期试验中表现出潜力。

平台测试及结果

运用AI成药性 (ADMET) 预测平台进行测试，结果清晰显示，HSK31858相较于AZD7986拥有显著安全性优势，且其体内AUC表现也略胜一筹。

测试结果与动物实验结果完美契合：预测结果在专利WO2022042591A所描述的动物试验中得到了进一步验证。

与资本市场的反响一致：海思科与Chiesi已达成HSK31858海外权益合作协议，有望获得最高合计4.62亿美元的价款。显示出该药物的市场潜力和资本市场对其的高度认可。

结论

平台的预测结果与动物实验数据以及资本市场的判断高度一致，突显了AI成药性 (ADMET) 预测平台的准确性及在药物研发中的关键作用，能够为药物研发的深入推进提供坚实支撑。