ADMETboost: веб-сервер для точного прогнозирования свойств ADMET

Свойства, связанные с всасыванием, распределением, метаболизмом, выведением и токсичностью (ADMET), важны при разработке лекарственных препаратов, поскольку определяют их эффективность и безопасность. Для точного прогнозирования свойств ADMET мы использовали различные признаки, включая молекулярные отпечатки и дескрипторы, а также модель машинного обучения на основе деревьев — экстремальный градиентный бустинг. Модель показала высокие результаты в группе бенчмарка ADMET платформы Therapeutics Data Commons: из 22 задач она заняла первое место в 18 и вошла в тройку лучших в 21. Обученные модели машинного обучения доступны через веб-сервер ADMETboost: https://ai-druglab.smu.edu/admet.