利用机器学习模型评估药物发现与开发中的ADMET特性
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最近，机器学习（ML）的进展正在改变药物开发中的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）预测，旨在应对药物候选者的高淘汰率。相较于传统方法，机器学习模型在溶解度、渗透性、代谢和毒性评估等方面展现出更高的准确性和效率。尽管数据质量和监管认可等挑战依然存在，但将机器学习整合进药物发现流程，可能显著提升早期风险评估和化合物优先级排序的能力。
机器学习模型在药物开发中的ADMET评估转型
机器学习（ML）模型在ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）特性评估中的应用正在重塑药物发现，并有望降低与药物候选者相关的高淘汰率。
当前机器学习在ADMET预测中的应用现状
这篇综述强调了监督学习和深度学习技术在预测关键ADMET终点方面的利用。值得注意的是，基于机器学习的模型在性能上优于传统的定量结构-活性关系（QSAR）模型，提供了快速、经济且可重复的替代方案，能够无缝融入现有的药物发现流程。
主要发现包括：
- 机器学习模型在溶解度、渗透性、代谢和毒性相关预测中被越来越多地采用。
- 数据不平衡、算法透明度和监管接受度等挑战仍然是紧迫的问题。
展示机器学习成功的案例研究
综述中介绍的几项案例研究展示了机器学习模型在药物开发场景中的成功应用，突显了它们在改善ADMET预测和简化整体开发过程中的潜力。
挑战与未来方向
尽管结果令人鼓舞，但数据质量、算法可解释性和监管接受度等挑战仍然是重要障碍。预计机器学习与实验药理学的持续整合将提升药物开发的效率。
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机器学习ADMET特性药物发现预测实验方法
📰 原始来源： https://doi.org/10.5599/admet.2772
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