A Practical In Silico Method for Predicting Compound Brain Concentration–Time Profiles: Combination of PK Modeling and Machine Learning

生物信息学 计算生物学 人工智能 计算机科学 化学 机器学习 色谱法 生物系统 生物 生物化学 基因
作者
Koichi Handa,Daichi Fujita,Mariko Hirano,Saki Yoshimura,Michiharu Kageyama,Takeshi Iijima
出处
期刊:Molecular Pharmaceutics [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.4c00584
摘要

Given the aging populations in advanced countries globally, many pharmaceutical companies have focused on developing central nervous system (CNS) drugs. However, due to the blood-brain barrier, drugs do not easily reach the target area in the brain. Although conventional screening methods for drug discovery involve the measurement of (unbound fraction of drug) brain-to-plasma partition coefficients, it is difficult to consider nonequilibrium between plasma and brain compound concentration-time profiles. To truly understand the pharmacokinetics/pharmacodynamics of CNS drugs, compound concentration-time profiles in the brain are necessary; however, such analyses are costly and time-consuming and require a significant number of animals. Therefore, in this study, we attempted to develop an
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