Predicting drug metabolism: experiment and/or computation?

药品 生物信息学 药物代谢 范围(计算机科学) 计算生物学 药物发现 药物开发 计算机科学 药理学 风险分析(工程) 生物信息学 生物 医学 生物化学 基因 程序设计语言
作者
Johannes Kirchmair,Andreas H. Göller,Dieter Lang,Jens Kunze,Bernard Testa,Ian D. Wilson,Robert C. Glen,Gisbert Schneider
出处
期刊:Nature Reviews Drug Discovery [Nature Portfolio]
卷期号:14 (6): 387-404 被引量:430
标识
DOI:10.1038/nrd4581
摘要

Efficient and reliable ways to predict drug metabolism early in the drug discovery process are important in reducing the risk of costly later-stage attrition. Schneider and colleagues summarize the state of the art in experimental and computational approaches for investigating drug metabolism, and discuss strategies to harness the potential synergies between them. Drug metabolism can produce metabolites with physicochemical and pharmacological properties that differ substantially from those of the parent drug, and consequently has important implications for both drug safety and efficacy. To reduce the risk of costly clinical-stage attrition due to the metabolic characteristics of drug candidates, there is a need for efficient and reliable ways to predict drug metabolism in vitro, in silico and in vivo. In this Perspective, we provide an overview of the state of the art of experimental and computational approaches for investigating drug metabolism. We highlight the scope and limitations of these methods, and indicate strategies to harvest the synergies that result from combining measurement and prediction of drug metabolism.
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