ADMET-AI: платформа машинного обучения для оценки крупномасштабных библиотек химических соединений по ADMET

Актуальность: Появление крупных химических репозиториев и комбинаторных химических пространств в сочетании с высокопроизводительным докингом и генеративным ИИ значительно расширило химическое разнообразие малых молекул для разработки лекарств. Выбор соединений для экспериментальной валидации требует фильтрации этих молекул на основе благоприятных лекарственных свойств, таких как абсорбция, распределение, метаболизм, выведение и токсичность (ADMET). Результаты: Мы разработали ADMET-AI, платформу машинного обучения, обеспечивающую быстрые и точные предсказания ADMET как в виде веб-сайта, так и в виде пакета Python. ADMET-AI имеет наивысший средний рейтинг в таблице лидеров TDC ADMET и в настоящее время является самым быстрым веб-ориентированным предиктором ADMET, сокращая время на 45% по сравнению со следующим по скорости публичным ADMET-веб-сервером. ADMET-AI также можно запускать локально: предсказания для миллиона молекул занимают всего 3,1 ч. Доступность и реализация: Платформа ADMET-AI свободно доступна как веб-сервер по адресу admet.ai.greenstonebio.com и как открытый пакет Python для локального пакетного предсказания на github.com/swansonk14/admet_ai (также архивирован на Zenodo по doi.org/10.5281/zenodo.10372930). Все данные и модели архивированы на Zenodo по doi.org/10.5281/zenodo.10372418.