在药物和绿色化学发现中应用的计算毒理学方法的概述
Jose I Bueso-Bordils1, Gerardo M Antón-Fos1, Rafael Martín-Algarra1
1Pharmacy Department, CEU Cardenal Herrera University, CEU Universities C/Ramón y Cajal s/n, Alfara del Patriarca, 46115 Valencia, Spain.
计算毒理学利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 来快速预测危险,减少对动物进行测试的需求. 这些in silico方法通过在开发早期评估毒性来加速药物发现.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 计算模型提供了快速和成本效益的毒理学危害预测.
- 在 silico 评估中利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法.
- 预测模型是基于化学结构的物理化学特性,消除了对试验材料或动物的需求.
研究的目的:
- 审查计算毒理学的发展,重点关注ML和DL.
- 强调ML和DL在现代毒理学中的重要性.
- 突出计算方法在药物发现和环境毒理学中的作用.
主要方法:
- 利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在体中进行毒性评估.
- 采用量化结构与活动关系 (QSAR) 方法.
- 利用物理化学特性和描述符进行可靠的预测.
主要成果:
- 计算毒理学使得在药物开发中的早期虚拟预测成为可能,甚至在合成之前.
- 有许多商业和免费的基于网络的工具可用于毒性预测.
- 开源工具和各种计算方法用于预测药物设计和环境环境中的毒性.
结论:
- 基于ML和DL的计算毒理学对于有效的药物发现和安全评估至关重要.
- 在药物特性和安全性之间取得平衡对于成功的药物开发至关重要.
- 形方法为预测毒性提供了宝贵的见解,支持药物设计和环境安全评估.
更多相关视频
09:01A High-throughput Assay for the Prediction of Chemical Toxicity by Automated Phenotypic Profiling of Caenorhabditis elegans
Published on: March 14, 2019
16:02Demonstration of the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility Tool for Rapid Assessment of Protein Conservation
Published on: February 10, 2023
相关概念视频
Drug Discovery: Overview
Toxic Reactions: Overview
Toxicity falls into two primary categories: local and systemic.
Local toxicity appears at the exposure site, such as protein denaturation caused by caustic substances.
In contrast, systemic toxicity requires the toxic agent's absorption and distribution,...
Types of Toxins
Air pollutants, primarily gases, pose significant threats to respiratory health, leading to conditions like hypoxia, lung cancer, and in extreme cases, death.
Environmental pollutants like...
Mutagenicity and Carcinogenicity
Effects of Chemicals: Overview
Structure-Activity Relationships and Drug Design
SAR studies the intricate relationship between a drug's chemical structure and biological activity. It focuses on understanding how modifications to a drug's structure can influence...
