Les propriétés ADMET déterminent le comportement d’un médicament dans l’organisme. La prédiction de ces caractéristiques, notamment lors de l’optimisation des composés candidats, permet de concevoir des molécules aux profils améliorés, de corriger les problèmes persistants, de réduire les échecs et d’accélérer le développement.

La prédiction précoce des propriétés ADMET permet aux équipes de prendre des décisions éclairées, de minimiser les risques et d’accélérer le passage des composés prometteurs aux candidats viables. Chez Sygnature Discovery, notre approche, qui combine expertise scientifique et outils informatiques de pointe (modélisation QSAR, apprentissage automatique et analyses bibliographiques), fournit des prédictions ADMET précises et exploitables dès les premières étapes du processus de découverte.

En identifiant les points chauds métaboliques et en guidant l’optimisation multiparamétrique à l’aide de modèles propriétaires et open source, notre stratégie intégrée fournit aux équipes de chimie médicinale les informations nécessaires pour concevoir avec confiance des molécules plus sûres et plus efficaces, réduisant ainsi l’attrition et accélérant le développement.

Capture d'écran de l'interface du logiciel de prédiction ADMET affichant les structures moléculaires et l'analyse des propriétés, facilitant l'optimisation des composés candidats et les décisions de conception de médicaments.

Nos services de prédiction ADMET

graphical representation of QSAR and Free-Wilson models used for predicting ADMET properties and guiding compound design in drug discovery.
illustration of a digital brain network representing machine learning and AI tools applied to predictive modeling for ADMET property optimization.
scatter plot visualization representing DMPK modeling and PK/PD analysis for optimizing pharmacokinetic properties in drug discovery.

Principaux avantages

Propriété ADMET expérimentée
prédiction

Amélioration de la confiance dans les décisions

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