2021 Fiscal Year Final Research Report
in silico prediction of volume of distribution using fraction unbound in plasma
Project/Area Number |
19K16436
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
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Research Institution | National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition |
Principal Investigator |
Reiko Watanabe 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 AI健康・医薬研究センター, プロジェクト研究員 (30727326)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 薬物動態予測 / in silico / 機械学習 |
Outline of Final Research Achievements |
The volume of distribution data were collected from multiple databases such as ChEMBL and curated to construct the data set containing 1314 compounds. Then, the distribution volume was predicted by a regression model using a machine learning method, and the prediction results in the test set were R2=0.63 and RMSE=0.40, showing accuracy equivalent to that of existing models. Furthermore, a comparison of the accuracy with and without the input of plasma protein binding values as descriptors was conducted, and it was shown that the prediction model showed equivalent accuracy regardless of the input of plasma protein binding values.
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Free Research Field |
薬物動態
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
分布容積は、薬がヒトに投薬されたときに示す挙動を知るうえで重要なパラメータの1つである。創薬の初期に構造情報から分布容積を予測することで、上市までにかかる時間の短縮・臨床段階での逸脱確率の減少などの効果が期待されており、近年急速に発展するin silicoによる薬物動態パラメータ予測は実用化が進んでいる。血漿タンパク結合率は分布容積に影響を及ぼすパラメータであり、スクリーニングにおいて比較的簡便に収集可能であることから、血漿タンパク結合率を利用して分布容積をより高精度に予測することが可能となれば、創薬の効率化に貢献することができる。
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