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基于模型的目标药理学评价(mTPA):一种利用PBPK/PD建模和机器学习设计药物化学和DMPK策略的方法( Model-based Target Pharmacology Assessment (mTPA): An Approach Using PBPK/PD Modeling and Machine Learning to Design Medicinal Chemistry and DMPK Strategies in Early Drug Discovery )
EP Chen RW Bondi PJ Michalski
候选药物产生疗效所需的最佳药代动力学(PK)高度依赖于靶向药理学，这种关系在药物发现的早期阶段往往没有得到很好的描述。围绕PK和效价的一般性假设有可能误导筛选和化合物设计，使其转向非最佳吸收、分布、代谢和排泄(ADME)或分子特性，最终可能会增加损耗以及命中到导联和导联优化时间表。本文介绍了基于模型的靶向药理学评估(mTPA),一种结合基于生理学的药代动力学/药效学（PBPK/PD）建模、敏感性分析和机器学习(ML)的计算方法，以阐明针对靶向药理学的PK、效价和ADME的最佳组合。通过使用常见的PK/PD关系的例子来说明它的应用，并讨论了部署这种方法来指导早期发现工作的效用和好处。
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