FormulationBCS: A Machine Learning Platform Based on Diverse Molecular Representations for Biopharmaceutical Classification System (BCS) Class Prediction

生物制药 班级(哲学) 机器学习 人工智能 计算机科学 计算生物学 生物 生物技术
作者
Zhenhua Wu,Nannan Wang,Zhuyifan Ye,Huanle Xu,Ging Chan,Defang Ouyang
出处
期刊:Molecular Pharmaceutics [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.4c00946
摘要

The Biopharmaceutics Classification System (BCS) has facilitated biowaivers and played a significant role in enhancing drug regulation and development efficiency. However, the productivity of measuring the key discriminative properties of BCS, solubility and permeability, still requires improvement, limiting high-throughput applications of BCS, which is essential for evaluating drug candidate developability and guiding formulation decisions in the early stages of drug development. In recent years, advancements in machine learning (ML) and molecular characterization have revealed the potential of quantitative structure-performance relationships (QSPR) for rapid and accurate
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