07a — Свойства ADMET — Фильтрация потенциальных лекарственных соединений по параметрам всасывания...

В этом видео концептуально объясняется прогнозирование ADMET-свойств до написания какого-либо кода, что означают эти пять букв, почему они важнее, чем многие думают, и какое место занимает ADMET в процессе разработки лекарств относительно виртуального скрининга и работы с клеточной окраской, описанных в видео 5 и 6. Рассматриваемые темы: что означают абсорбция, распределение, метаболизм, экскреция и токсичность простым языком, без сложной биологической терминологии; почему более 90% лекарств терпят неудачу в клинических испытаниях по причинам, связанным с ADMET, а не с недостаточной эффективностью; правило Липинского «пяти» как простой предварительный фильтр по сравнению с обученным прогнозированием ADMET; пять используемых нами общедоступных наборов данных (ESOL, липофильность AstraZeneca, BBBP, ClinTox, Tox21); подход XGBoost на основе отпечатков Моргана; и система оценки «светофор» для ранжирования результатов. Это видео предназначено для всех, кто знаком с машинным обучением и хочет понять, что такое прогнозирование ADMET и почему это один из наиболее важных с практической точки зрения этапов в вычислительном процессе разработки лекарств. Ссылка на код: https://github.com/bnsreenu/AI-for-Dr...