PREDICTION OF PHARMACOKINETIC PROPERTIES OF CHEMICAL COMPOUNDS

• Main Authors: KOMISSAROV, Leonid Maximowitsch, MANEVSKI, Nenad, SACH-PELTASON, Lisa Bertha, GROEBKE ZBINDEN, Katrin, SCHINDLER, Torsten Ruediger
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 14.03.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; PHYSICS

Prediction of pharmacokinetic properties of chemical compounds A computer-implemented method of generating a machine-learning model configured to predict the value of one or more pharmacokinetic parameters of a pharmaceutical compound having a chemical structure comprises: receiving training data comprising a plurality of records, each record comprising: data encoding the chemical structure of a pharmaceutical compound; and the values of one or more pharmacokinetic parameters obtained from measurements taken from a human or animal subject after administration of the compound to the human or animal subject; and training the machine-learning model using the training data. Computer-implemented methods of utilizing the generated machine-learning model, particularly in a drug design context, are also provided. L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur de génération d'un modèle d'apprentissage automatique conçu pour prédire la valeur d'un ou plusieurs paramètres pharmacocinétiques d'un composé pharmaceutique présentant une structure chimique, comprenant : la réception de données d'entraînement comprenant une pluralité d'enregistrements, chaque enregistrement contenant : des données codant la structure chimique d'un composé pharmaceutique; et les valeurs d'un ou de plusieurs paramètres pharmacocinétiques obtenus à partir de mesures prises d'un sujet humain ou animal après l'administration du composé au sujet humain ou animal; et l'entraînement du modèle d'apprentissage automatique à l'aide des données d'entraînement. L'invention concerne également des procédés mis en œuvre par ordinateur d'utilisation du modèle d'apprentissage automatique généré, en particulier dans un contexte de conception de médicament.