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凡默谷，技術(shù)總監(jiān)

在創(chuàng)新藥早期發(fā)現(xiàn)階段，借助人工智能（AI）對化合物的吸收、分布、代謝、排泄、毒性及藥代動力學(xué)（ADMET/PK）性質(zhì)進(jìn)行虛擬篩選與排序，已成為提升研發(fā)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。此外，AI技術(shù)也能深度整合進(jìn)化合物結(jié)構(gòu)設(shè)計流程，實現(xiàn)AI驅(qū)動的藥物設(shè)計（AIDD），從而完成有目的、高效率的分子優(yōu)化。

ADMET Predictor作為一款在藥物研發(fā)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的ADMET/PK性質(zhì)預(yù)測工具，融合了先進(jìn)AI算法與大量實驗數(shù)據(jù)，能夠快速、準(zhǔn)確地對大量化合物開展系統(tǒng)的體外與體內(nèi)性質(zhì)評估，為研究人員在成藥性評價與結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面提供科學(xué)參考。

本次課程將系統(tǒng)介紹ADMET Predictor軟件的核心功能與典型應(yīng)用場景，內(nèi)容涵蓋其內(nèi)置預(yù)測模型概述、AIDD工作流程介紹以及各功能模塊的具體應(yīng)用案例。通過系統(tǒng)講解，幫助參會者全面了解該軟件的功能特點與應(yīng)用方法，為實際藥物研發(fā)工作提供實用參考。

• ADMET Predictor預(yù)測模型概述

• 案例1：指導(dǎo)化合物的篩選與排序

• 案例2：預(yù)測化合物的PK參數(shù)/曲線

• 案例3：自建特定需求的預(yù)測模型

• 案例4：AI驅(qū)動的化合物設(shè)計

超過10年的藥物建模與模擬從業(yè)經(jīng)驗，涉及對新藥及仿制藥的體內(nèi)溶出、吸收、處置過程的PBPK建模，群體藥代動力學(xué)/藥效動力學(xué)PopPK/PD的建模與模擬，以及定量系統(tǒng)毒理學(xué)QST的研究等。已成功建立及研究了50+個藥物的PK模型，內(nèi)容涉及首次人體PK預(yù)測、體內(nèi)外相關(guān)性建模、生物等效性考察、藥物藥物相互作用評估、PopPK建模等；此外，還支持PBPK、PopPK/PD相關(guān)軟件不同層次的培訓(xùn)工作。參與發(fā)表了定量藥理學(xué)研究領(lǐng)域的中英文文章數(shù)十篇。

新藥研發(fā)

藥物化學(xué)

CADD/AIDD

DMPK研究

毒理研究

臨床前研究

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