Predicción de efectos farmacodinámicos a través del descubrimiento temprano de fármacos con modelado de farmacocinética basada en fisiología e inteligencia artificial (AI-PBPK)

Resumen Gráfico Principales pasos utilizados para predecir los resultados de PK y PD de los compuestos. (Paso 1) Utilizar diferentes simulaciones relacionadas con IA para predecir las propiedades de ADME y fisicoquímicas del compuesto. (Paso 2) Predecir los resultados de PK utilizando el modelo PBPK. (Paso 3) Se utilizan modelos de PD para predecir cómo los cambios en las concentraciones de fármacos afectan la secreción de ácido gástrico y el pH gástrico. E/E0 es la actividad relativa de H + /K + ATPasa por medicamento; k sec son las constantes de tasa de secreción para la concentración de H + intragástrico; k out es la constante de tasa de eliminación para la concentración de H + intragástrico; H obs es la concentración observada de H + ; I (Inhibición) es el efecto antisecretor actual (o nivel de pH actual) del fármaco; I max es el efecto máximo posible (o nivel máximo de pH) que puede alcanzar el fármaco; El término (I max -I) representa qué tan lejos está el efecto actual de su máximo potencial.