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A drug-likeness toolbox facilitates ADMET study in drug discovery

工具箱 药物发现 药品 生物信息学 计算机科学 选择(遗传算法) 药物开发 计算生物学 药理学 生化工程 数据科学 生物信息学 化学 医学 人工智能 生物 工程类 程序设计语言 生物化学 基因
作者
Chen‐Yang Jia,Jingyi Li,Ge‐Fei Hao,Guang‐Fu Yang
出处
期刊:Drug Discovery Today [Elsevier BV]
卷期号:25 (1): 248-258 被引量:544
标识
DOI:10.1016/j.drudis.2019.10.014
摘要

Undesirable pharmacokinetic (PK) properties or unacceptable toxicity are the main causes of the failure of drug candidates at the clinical trial stage. Since the concept of drug-likeness was first proposed, it has become an important consideration in the selection of compounds with desirable bioavailability during the early phases of drug discovery. Over the past decade, online resources have effectively facilitated drug-likeness studies in an economical and time-efficient manner. Here, we provide a comprehensive summary and comparison of current accessible online resources, in terms of their key features, application fields, and performance for in silico drug-likeness studies. We hope that the assembled toolbox will provide useful guidance to facilitate future in silico drug-likeness research.
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