ADMET性质是指分子在体外/体内的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity）等性质。

　　在药物研发过程中，候选化合物的成药性对新药研发至关重要。统计数据显示，超过40%的药物在临床研发阶段因不良的药代动力学性质或毒性问题而失败。因此，在药物研发早期，尤其是先导化合物到候选化合物的优化筛选阶段，开展对化合物ADMET性质的预测评估，可尽早筛除成药性差的化合物，从而有效降低临床试验失败风险，同时加速药物开发进程并降低研发成本。

　　ADMET Ranker™软件，通过大语言模型挖掘系统获取超过300万高质量ADMET数据，并基于原研的深度学习和大语言模型构建了行业领先的人工智能模型。目前，该软件已完成在多家上市公司及科研单位的私有化部署，并在内部私有ADME/T数据测评中显示出卓越的预测性能，已在数十条新药研发管线中得到实际验证。

　　1.ADMET Ranker™软件有什么亮点？

　　ADMET Ranker™能够预测超过100种不同的ADMET性质，其性能经独立第三方专家验证，在多个关键指标上显著优于市场主流商业软件。德睿团队在相关领域已发表60余篇同行评议论文，并提供在线版、离线版和API版本等多种软件使用方式，满足客户多样化需求。

　　2.ADMET Ranker™软件基于哪些训练数据？

　　现有的ADMET基准数据集数据量小，且与药物研发中常用化合物类型区别较大，限制了工业场景应用。尽管公开的ADME/T实验数据量丰富，但由于实验条件不统一，数据清洗难度大，直接建模往往难以取得理想的预测效果。

　　基于多智能体数据挖掘系统和长期人工数据清洗标注，构建了全球最大的单性质ADMET数据库，目前已公开部分数据集，涵盖11种关键ADMET性质共52,482个数据。该研究已于2024年9月发表于Nature旗下期刊Scientific Data。

　　3.ADMET Ranker™软件能够预测哪些指标？

　　涵盖理化性质，体外/体内的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity）等超过100种常见性质的精准预测。

　　4.ADMET Ranker™软件预测准确度如何？

　　基于第三方独立测评的结果，ADMET Ranker™在多个关键指标上均优于领先的商业软件10%以上。

　　5.ADMET Ranker™软件是否有具体案例？

　　hERG（人类外向整流钾通道基因）实验是评估药物是否具有潜在心脏毒性的关键靶点。在hERG心脏毒性预测中，团队选择了获FDA批准上市后因心脏相关副作用退市的药物，以及无显著心脏副作用报道的药物作为对比案例，ADMETRanker™的预测结果与已知报道高度一致，充分验证了其预测可靠性。

　　血脑屏障（BBB）是保护大脑免受有害物质侵害的重要屏障，但同时也限制了许多治疗中枢神经系统疾病靶点药物的有效性。因此，预测药物是否能有效透过BBB，对于神经药物的开发至关重要。

　　在血脑屏障渗透性预测方面，团队收集了2023-2024年获FDA批准上市药物的相关研究数据作为案例。ADMET Ranker™的预测结果与已有报道高度一致，其中预测错误模型提示为低置信度。

　　针对Caco2渗透性的预测，团队采用了百时美施贵宝（BMS）公开论文中的数据作为真实案例。该管线针对JNK1靶点特发性肺病患者，主要优化目标是在增加JNK1选择性的同时提升ADME-PK相关性质，ADMETRanker™在Caco2渗透性的预测中与实验结果具有较高相关性。

　　6.ADMET Ranker™软件客户反馈如何？

　　7.ADMET Ranker™软件有哪些版本？

　　1）桌面离线版

　　离线版支持本地机器运行，确保内部私有数据的保密性。软件支持100多种ADMET性质预测，并提供化学结构编辑器，帮助药化专家对成药性较差的分子重新优化设计，直至获得更具成药潜力的分子。

　　2）MOE集成版本（API）

　　软件可集成至MOE中，便于用户在分子计算模拟后直接进行ADMET性质预测。

　　3）云端网页版

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