in vitro 膜透過シミュレーションソフトウエア

MODEL BUILDING: モデル構築ツールとして、Optimizationモジュールを用いて、実験データにベストマッチするようシミュレーションモデルのキャリブレーションを行うことが可能です。

一連の膜実験からの一般的モデルの構築は、まず利用可能である実験データについてデータベースを組み立てることによって行われます。多数の膜実験についてこのデータを用いて、その後、シミュレーションをできるだけデータにマッチさせるよう、最適化されるパラメーターを選択します。

DESIGN: Optimizationモジュールにはまた、デザインツールとして、求められる 濃度-時間 プロファイルやそのセットにマッチするために、膜系と実験を定義するいろいろなパラメータについて最適値を決める機能が搭載されています。

モデルパラメーターを、単一レコードあるいは複数のレコードにわたって同時に、データにフィットさせることが可能です。

プログラムは、ひとつ以上のモデルパラメータの値が変更されるたびに各レコードについてシミュレーションを実行します。通常は、何百回もの反復がN個のシミュレーションについてそれぞれ行われ、ここでNは、予測値と実測値のと比較に用いられる実測値の数です。

MembranePlus™ - ADMET Predictor™ モジュール

ADMET Predictorモジュールは、MembranePlus™ でのシミュレーションに必要なすべての物理化学的パラメーターを、構造からの予測によって取得できるようにすることで、MembranePlus™の機能を拡張します。このモジュールでは、Simulations Plus社のADMET Predictorと同じモデルが使用されています。

Bayer HealthCareとの協力によりpKaモデルの改良版が開発されました - 全てのモジュールがより一層正確に再トレーニングされています。

このモジュールは、以下のプロパティについて自動的に予測を生成します:
• pKa(s)
• 水溶解度 vs. pH プロフィル
• logP
• logD vs. pH プロファイル
• 水中における拡散係数
• 分子半径 (パラセルラー透過性計算用)

ADMET Predictor モジュールの大きな利点として以下があります:

1. 化学構造のライブラリを読み込むことにより、膜透過性スクリーニングのデータベースをすぐに準備することができます – どの化合物をvitro試験に進めるべきかを決めることが可能になります。
2. 測定データを構造ファイルへ結びつけることによって速やかにプロジェクトデータベースを生成することができます。