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ACD/Percepta

ACD/Percepta

より効率的な意思決定のためのインシリコ物性、ADME、毒性予測

Profilers

物性、ADME、毒性パラメーターに対する高精度な予測モデルを用いて化合物を迅速にプロファイル化、スクリーニングするための専用ツール

物性、ADME、毒性予測の一括計算、表示

スプレットシートにより、一つの画面で複数の化合物、複数の物性・ADME・毒性予測を一括で計算し、結果を一覧表示します。 1,000化合物までの化合物構造(SDファイル)を一括入力でき、簡単な操作で予測計算します。 本スプレッドシートに、ユーザデータを追加して、プロジェクトで関連性のあるすべてのデータについて、一つの画面で評価することができます。

スプレッドシート

物性、ADME、毒性予測の一括計算、表示

ACD/Perceptaでは、予測対象化合物に対する予測モデルの適用範囲を示す信頼性指標(RI (Reliability Index) )が予測結果と共に示されます。 これらの機能により、予測結果の信頼性を研究者自らが検証出来ます。

Predictor

Profilersの機能を包含し、以下の機能を追加した構造-物性・ADMETの詳細を評価するためのツール

評価結果の部分構造での可視化

ACD/Perceptaでは、化合物の種々特性を部分構造単位で評価します。この結果は、カラーマッピングとして化合物構造図上にハイライト表示されます。このカラーマッピングにより、化合物特性に大きな影響を及ぼす部分構造と、その効果の方向性を確認することができ、化合物の特性デザインが容易になります。

化合物の予測値とその類似構造の実験値との比較

トレーニングセット中で予測対象サンプルに類似した上位5化合物の構造式とその実験値が表示されます。

リファレンスデータベースの検索・閲覧

ACD/Perceptaの予測モデルを構築する時に用いられたサンプルデータを、いくつかのモジュールでは検索・閲覧することが可能です。ACD/Perceptaが用いているサンプルデータは、良質なデータベース等から多くの時間と人手をかけて、選択収集しています。データソースとして質と共に量も充実し、研究に大いに役立ちます。

インハウスの自社実験データを追加することにより予測精度と信頼性の向上が可能

ACD/Perceptaでは、自社データを追加してユーザ独自の予測モデルを再構築できます。この機能により、よりユーザの化合物に類似したトレーニング母集団による予測モデルが構築できるため、自社化合物に対する予測精度と信頼性の向上が見込まれます。

Structure Design

ADME・毒性特性の最適化されたリード化合物のデザインを強力に支援!

合成研究者向けに、安全性、有効性の良好なリード化合物のデザインを支援します。 リード化合物を修飾し、物性プロパティを選択することによって官能基を選別し、目的に合致した化合物ライブラリを簡単に作成できます。 作成された化合物ライブラリを元に、ADME・毒性予測を行うことで、目的の特性を目指したリード化合物の最適化を支援致します。

Structure Design
Structure Design

リード化合物の最適化において、例えば、目的のADME特性を持つ化合物をデザインするために、ある物性パラメーター(LogP, pKa等)の範囲を持つ官能基を化合物ライブラリから抽出して、バーチャルで化合物ライブラリを構築できます。作成された化合物ライブラリについて、ADME・毒性の予測を行います。

提供予測モデル

物性予測

モデル名 概要
Aqueous Solubility 水への溶解性を予測。
Boiling Point 化合物の構造から沸点を予測。
LogD イオン化官能基をもつ有機化合物の構造から、各pHでのオクタノール/水系への分配係数(LogD値)を予測。
LogP 中性有機化合物の構造から、オクタノール/水系への分配係数(LogP値)を予測。
pKa 酸・塩基有機化合物の構造から、酸解離定数(pKa)を予測。
Absolv Abrahamタイプの式から溶媒関連の特性を予測。
Sigma 芳香族反応におけるHammett則の置換基定数(σ値)を、置換基の構造式から予測。
Solubility in DMSO DMSOへの20mM以上の溶解性があるかを評価。

ADME予測

モデル名 概要
P-gp Specificity
(P-糖タンパク基質特異性)
P-糖タンパクの基質、あるいは阻害剤となるかを判定。
Oral Bioavailability
(経口バイオアベイラビリティ)
バイオアベイラビリティに関連する5種類の因子の予測値を導き出し、これらの結果を総合的に判断し、経口バイオアベイラビリティの可能性を評価。
Passive Absorption(受動吸収) ヒト小腸の透過性、Caco-2細胞による膜透過性、および経口吸収の程度の機構モデルを 適用して受動吸収を見積もり。
Brain Barrier Penetration
(血液脳幹門透過性)
受動的な血液脳関門(BBB)透過性(LogPS定数として)を予測。
Plasma Protein Binding
(血漿タンパク結合)
ヒト血漿タンパク質への薬物の結合の強さを予測。
Volume of Distribution
(分布容積 )
分布容積を予測。
Cytochrome P450 Inhibition
(チトクロームp450阻害)
5種(CYP3A4, CYP2D6, CYP2C9, CYP2C19, およびCYP1A2)の主要な薬物代謝酵素の阻害剤になる確率を計算。
Cytochrome P450 Substrate Specificity
(チトクロームP450基質特異性)
5種(CYP3A4, CYP2D6, CYP2C9, CYP2C19, およびCYP1A2)の主要な薬物代謝酵素の基質になる確率を計算。
Cytochrome P450 Regioselectivity
(チトクロームP450代謝部位)
ヒト肝ミクロソームとチトクロムP450の主要な5種のアイソフォームにより代謝されやすい部位可能な体内変化反応を予測。
Maximum Recommended Daily Dose
(最大推奨1日投与量)
最大推奨1日投与量を予測。
Basic Pharmacokinetic Parameters
(AUC, cp, tmax) (基本PKパラメーター)
化合物構造から、AUC, cp, Tmaxを予測。

毒性予測

モデル名 概要
hERG Inhibition
(hERG阻害)
hERGチャンネルの阻害を評価し、QT延長により引き起こされる心疾患安全性を評価。
Cytochrome P450 Inhibition
(チトクロームP450阻害)
化合物が主要なチトクロームP450 (3A4, 2D6, 2C9, 2C19, 1A2) 代謝系のいずれかの阻害剤となるかどうかを予測。また、化合物構造式の代謝候補部位を部分構造単位で推定し、その強度をカラーで表示。
Genotoxicity
(遺伝毒性)
AMES試験で陽性か陰性かを予測。
Acute Toxicity
(急性毒性)
急性毒性の有無の判定と、LD50値を予測。
Aquatic Toxicity
(水生生物毒性)
水生生物毒性のLD50値を予測。
Irritation
(目、皮膚刺激性)
ドレイズ試験による、目刺激性と皮膚刺激性を予測。
Endocrine System Disruption
(内分泌かく乱作用)
化合物のエストロゲンレセプターとの相対的な結合親和力を予測し、生殖への毒性と癌の可能性を評価。
Health Effects
(健康影響)
特定の器官、臓器系に対して推定される化合物の毒性を予測。
Carcinogenicity
(発がん性)
FDAのネズミ(rodent)の発がん性データを使用。

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