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ADMET药物性质预测与模型评估

共计 30 章节
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01
ADMET概述
药物研发中的ADME/T概念 · ADMET的重要性 · ADMET在药物发现中的角色
ADMETADME/T
02
吸收（Absorption）
吸收的定义与机制 · 口服药物吸收的理化参数（logP · pKa
Absorption吸收
03
分布（Distribution）
分布的生物学基础 · 表观分布容积 · 血浆蛋白结合
Distribution分布
04
代谢（Metabolism）
代谢的概念与意义 · Ⅰ相代谢（CYP450酶系） · Ⅱ相代谢（UDP-葡萄糖醛酸转移酶等…
Metabolism代谢
05
排泄（Excretion）
排泄途径（肾 · 胆汁 · 肺）
Excretion排泄
06
毒性（Toxicity）
毒性类型（急性毒性 · 遗传毒性 · 心脏毒性
Toxicity毒性
07
ADMET建模基础
定量结构-活性关系（QSAR）原理 · 分类与回归模型 · 特征选择与建模流程
ADMET建模基础
08
分子描述符
一维描述符（分子量 · logP） · 二维描述符（拓扑指数
分子描述符一维描述符
09
化学空间与数据集
ChEMBL · PubChem等公共数据库 · ADMET数据集构建
化学空间数据集
10
机器学习模型（传统方法）
线性回归 · 随机森林 · 支持向量机
机器学习模型传统方法
11
深度学习模型
深度神经网络（DNN） · 图神经网络（GNN） · 消息传递神经网络（MPNN）
深度学习模型DNN
12
吸收建模
Caco-2通透性预测模型 · logP与logD预测 · 溶解度预测
吸收建模Caco-2
13
分布建模
血浆蛋白结合率预测 · 组织分布系数 · 血脑屏障通透性预测
分布建模血浆蛋白结合率预…
14
代谢建模
CYP450底物/抑制剂预测 · 代谢稳定性预测 · 代谢产物预测
代谢建模CYP450
15
排泄建模
肾清除率预测 · 胆汁排泄预测 · 总清除率预测
排泄建模肾清除率预测
16
毒性建模（一）
hERG抑制预测 · 肝毒性预测 · 致癌性预测
毒性建模hERG
17
毒性建模（二）
遗传毒性（AMES）预测 · 生殖毒性 · 皮肤致敏性
毒性建模AMES
18
多目标任务
多任务神经网络联合预测ADMET属性 · 共享表示与任务特异性层 · 训练策略与数据增强
多目标任务ADMET
19
可解释性方法
SHAP值 · 注意力机制 · 分子片段贡献分析
可解释性方法SHAP
20
模型验证与泛化
交叉验证 · 外部验证 · 时间验证
模型验证泛化
21
ADMET工具与平台
ADMET Predictor · SwissADME · ADMETlab
ADMET工具
22
ADMET数据的后处理
置信度估计 · 多模型集成 · 贝叶斯平均
ADMET数据的后处理
23
分子优化策略
基于ADMET约束的分子生成 · 多目标优化（MOOP） · 遗传算法与强化学习在ADMET优化中…
分子优化策略ADMET
24
真实案例
先导化合物ADMET优化案例（如成药… · 药物研发失败案例分析（因ADMET问…
真实案例ADMET
25
工业级ADMET建模流程
企业级数据管道 · 自动化建模 · 版本管理
ADMET工业级
26
法律法规与监管要求
FDA/EMA对ADMET数据的要求 · ICH指南 · CSV验证
法律法规监管要求
27
ADMET建模中的常见陷阱
数据泄漏 · 虚假相关 · 适用域外推
ADMET建模
28
前沿进展
Attention机制与分子图建模 · 预训练模型（ChemBERTa · MolCLR）
前沿进展Attention
29
基于物理的ADMET预测
分子动力学模拟在通透性计算中的应用 · 自由能微扰（FEP）预测代谢 · 量子化学方法预测毒性
ADMET基于物理的
30
课程总结与未来展望
ADMET建模的现状与挑战 · 人工智能与自动化趋势 · 整合多模态数据
课程总结未来展望