予測モデル

販売終了のお知らせ
  • Caution 本製品は2022年3月31日をもって販売を終了しました。
    後継製品はAI創薬基盤「SCIQUICK」となりますので、引き続きのご愛顧をお願いいたします。

    「SCIQUICK」では、オールジャパンでの医薬品創出プロジェクトとの共同研究により作成された
    ADME、心毒性、肝毒性モデルを搭載しました。
    特にADMEモデルでは、国内製薬企業データの利用により、学習データも充実しています。
    簡単な操作で予測モデルを新規作成または改良することもできます。
    ご興味ございましたら、以下のHPよりお気軽にお問い合わせください。

当社では以下の物性、ADME、毒性予測モデルを提供しております。

予測モデル一覧

物性

モデルの種類モデルの性質ModelBuilder作成方法
リピンスキーフィルター
Rule of Five
定性(2クラス)フィルター
リピンスキーフィルター
Rule of Five CNS用
定性(2クラス)フィルター
MlogP定量線形重回帰
Leadlikeness定性(2クラス)フィルター
溶解性定量線形重回帰

ADME

モデルの種類モデルの性質ModelBuilder作成方法
CYP1A2 阻害New定性(2クラス)ADABoost
CYP3A4 阻害New定性(2クラス)ADABoost
CYP2C9 阻害New定性(2クラス)ADABoost
CYP2C19阻害New定性(2クラス)ADABoost
CYP2D6阻害New定性(2クラス)ADABoost
CYP3A4 阻害定量線形重回帰
CYP3A4 代謝定量線形重回帰
CYP2D6 代謝定量線形重回帰
ABCB1 P-gp定量線形重回帰
BBB定量線形重回帰
HIA定量Logistic回帰

毒性

モデルの種類モデルの性質ModelBuilder作成方法
変異原性:AMES試験New定性(2クラス)多段階
染色体異常定性(2クラス)ADABoost
発がん性定性(2クラス)線形判別式
hERG阻害定性(2クラス)ADABoost
皮膚感作性定性(2クラス)FuzzyALS
生分解性定性(2クラス)Neural network
蓄積性定量線形重回帰
  • グローバルQSARプロジェクト参画企業への提供データのうち約8000件を使用
  • ICH-M7対応

薬物動態・毒性予測システムADMEWORKS series に関するお問い合わせ

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