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In den letzten Jahren gab es zahlreiche Arbeiten zum Thema Multi-Attribut-Optimierung in der pharmazeutischen Entdeckungschemie, angewendet auf die Priorisierung von Verbindungen. Viele vorgeschlagene Lösungen sind statischer Natur; feste Funktionen werden für den allgemeinen Gebrauch vorgeschlagen. Wenn sich die Bedürfnisse ändern, werden diese modifiziert und als neueste Verbesserung vorgeschlagen. Anstatt ein weiteres Set statischer Funktionen zu erzeugen, schlägt diese Arbeit einen flexiblen Ansatz zur Priorisierung von Verbindungen vor. Die meisten veröffentlichten Ansätze fehlen auch eine Design-Komponente. Diese Arbeit beschreibt eine umfassende Implementierung, die prädiktive Modellierung, Multi-Attribut-Optimierung und modernes statistisches Design umfasst. Dies bietet ein vollständiges Paket zur effektiven Priorisierung von Verbindungen für die Leitstranggenerierung und -optimierung. Der beschriebene Ansatz wurde in unserem Unternehmen seit 2001 in verschiedenen Phasen der Entdeckung verwendet. Ein anpassungsfähiges System verringert die Notwendigkeit für verschiedene statische Lösungen, von denen jede zwangsläufig aktualisiert werden muss, wenn sich die Bedürfnisse eines Projekts ändern.
Cummins et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.
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