• 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.

Opinia expertului: Tehnicile ML au fost folosite cu succes în studiile farmacocinetice, ajutând procesul complex de proiectare a candidaților la noi medicamente din utilizarea unor modele ML fiabile. O aplicație a acestei proceduri ar fi predicția proprietăților ADME-Tox din studii de relații structură cantitativă - activitate sau descoperirea de noi compuși dintr-un screening virtual folosind filtre pe baza rezultatelor obținute din tehnicile ML.

Declarație de interes

Autorii au fost susținuți de finanțare de la FAPESP, CNPq și CAPES (Agenții braziliene de cercetare fondatoare). Autorii nu au nicio afiliere sau implicare financiară relevantă cu nicio organizație sau entitate cu interes financiar sau conflict financiar cu subiectul sau materialele discutate în manuscris. Aceasta include ocuparea forței de muncă, consultanțe, onorarii, deținerea de acțiuni sau opțiuni, mărturii ale experților, subvenții sau brevete primite sau în curs, sau redevențe.