通过定量构效关系(QSAR)和基于生理的药代动力学(PBPK)建模，BACE I抑制剂治疗阿尔茨海默病的新型先导优化策略

先导物优化是药物发现过程中最关键的阶段之一。传统的先导优化过程通常从识别对目标蛋白具有良好Ki或IC50的命中化合物开始。一旦确定，数百或数千个衍生物被进一步合成，以改善ADME(吸收、分布、代谢、排泄)/PK(药代动力学)的性质，而不影响效力。然而，这需要大量的DMPK(药物代谢和药代动力学)资源和时间，因为必须评估各种体外ADME测定/体内PK研究。因此，一些制药科学家最近引入了几种硅片方法，以高通量的方式预测物理化学性质和ADME性质，以便使用内部模型和商业软件提供的全球模型对化合物进行快速排序。

在这项研究中，我们介绍了一种创新的基于硅的高通量先导优化策略，使用StarDrop™、ADMET predictor®和GastroPlus®进行QSAR和PBPK建模。