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2024年中国特发性肺纤维化(IPF)治疗药物行业概览:创新肺纤维化靶向药物进入医保,患者端受益显著(独占版)
2024年中国特发性肺纤维化(IPF)治疗药物行业概览:创新肺纤维化靶向药物进入医保,患者端受益显著(独占版)

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2024-1-26 00:00

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  疾病假设 靶点识别 苗头化合物到先导化合物 先导化合物优化
目的 通过疾病机制及生物学途径确定潜在的药物靶点 对选定的靶点进行验证,以确认其在疾病中的作用,并确保其是药物开发的合适靶点 发现并识别与靶点相互作用的小分子或化合物,并判断其可能产生的治疗效果 对先导化合物进行优化和修改,以提高其效力、特异性和PK特性
传统方法 需要时间识别疾病的分子机制 疾病常为多因素的,因此难以识别单个分子靶点 众多靶点不可使用 用传统方法进行跨药物特性可行测试的分子数量有限 次优化苗头化合物 测定并不总能反映生理环境中发现的复杂性 药物可能作用于多个靶点
计算驱动方法 涉及与目标疾病相关的基因组学、代谢组学和蛋白质组学的多角度分析 利用包含生物信息的分析平台及组学数据库 促进识别靶点的前景 通过结合FEP计算与自动构思 在先导化合物优化中应用计算工具以覆盖更广泛的化学空间,同时减少化合物的数量
AI方法 机器学习 分析文献的自然语言处理与文本挖掘能力 促进多组学途径分析 训练成药性模型以预测成药性靶点 通过多变量特征选择评估目标的疗效 使用随机森林等回归算法创建新的生物活性化学空间 使用不同的机器学习算法以预测ADME/T的各种特性
深度学习 基于卷积神经网络的方法已广泛应用于生物医学数据中寻找疾病机制 深度学习药物—靶点亲和力的预测以及活性/非活性检测方面展示出优异能力 对整个化学空间进行采集 预测潜在先导化合物的结合亲和力 通过先导化合物的化学特性优化先导化合物的结构
生成式AI 自动从编码大量生物学数据的知识图谱中学习,以预测基因的特性或推断基因疾病的关联 基于Transformer的架构识别相关靶点 生成对特定蛋白质具有特定结合特性的分子 通过生成针对效力、选择性及生物利用度进行优化的分子 通过生成类似于先导化合物但具有改进特性的新分子 可合成新分子并测试其有效性和安全性
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