2023版 Percepta
分子pKa预测性能提升
介绍
ACD/Labs在2023年美国ACS秋季会议上发布Percepta平台上的最新版本的分子特性预测软件。2023版的Percepta®平台下Classic算法下pKa预测扩展增加了训练集，提高了预测精度，化学结构适用性提高和预测速度有较大提升。
ACD/Labs创新和信息学战略副总裁Andrew Anderson表示:“无论是在物理实验还是在计算机产生中，数据都是化学研发的‘心脏’。在这个时代，科学家们正寻求在人工智能和机器学习框架中利用数据的力量，预测可靠性是最重要的成功决定因素之一。我们的新版本Percepta pKa（Classic模型）体现了我们致力于实现可靠的数据驱动的研发。药物研发中的许多目标物都是离子型化合物，知道“何时何地”电离是至关重要的，因为同一种化学物质在不同的条件下可能有不同的表现。可靠和准确的预测不仅有助于计算科学家开发准确的SAR模型;这些预测还有助于科学家解释分子在“设计、制造、测试”周期中的电离特性。最后，准确的描述符预测将使数据科学家能够为“下一批”突破性创新活动提供可靠的见解。我们很自豪能够通过这个重要的新版本支持我们庞大的用户社区。”
pKa在药物研发中的重要性
一项由Amgen的工艺开发科学家进行的研究发现，在1900年至2020年期间，FDA批准的口服分子中有70%是离子型化合物(酸性，碱性或者两性)。此外，他们报告说，这一趋势在过去40-50年没有改变。
120年来FDA批准的口服分子的离子类分布
电离(pKa)——通常表示为带有电离中心的分子的酸解常数——是影响环境、制药、农业化工和其他领域中化合物行为的一种基本性质。它在定义亲脂性(logD)、水溶性、毒性(hERG)等其他性质方面起着至关重要的作用，并有助于理解分子实体的化学反应性。在生物制药中，它被用于模拟更复杂的ADME行为，如吸收、生物利用度和清除，并用于开发新药实体的给药系统和制剂配方。pKa值被科学家们用来理解和调节生物和环境系统中分子的行为，并成功地应用分离技术，如色谱法。此外，预测软件是绿色化学倡议和可持续实践的一个组成部分，提供了物理实验的可靠替代方案。
总结
ACD/Labs的Percepta产品经理Andrius Sazonovas说:“这个新版本是我们继续追求卓越的一个光辉榜样。”“自从1997年引入我们的第一版电离预测软件以来，我和我的同事见证了我们计算软件的改进。将我们的建模方法应用于创新化学驱动组织的专有数据集，成功服务过众多客户项目。在我们对Percepta 2023版的测试中，我们看到各种数据集的pKa计算速度提高了5-10倍，预测精度也有显著提高。虽然这在不同的数据集上有所不同，在最近的一个合作项目中，我们观察到在对一组约370种的新型药物化合物pKa值预测方面精度提高了120%。该版本真正代表了ACD/Labs在性能、可靠性和速度方面的下一代pKa预测平台。”
欲了解更多关于ACD/Labs的Percepta预测信息，请与我们的团队联系或访问acdlabs.com/percepta。
ACD/Labs CN
微信号｜ACDLabsCN
首页
