A Mathematical Model for Prediction of Drug Molecule Diffusion Across the Blood-Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting the ability of drugs to enter the brain is a longstanding problem in neuropharmacology. The first step in creating a much-needed computational algorithm for predicting whether a drug will enter brain is to devise a rigorous mathematical model. METHODS: Employing two experimental measures of blood-brain barrier (BBB) penetrability (brain/plasma ratio and the brain-uptake index) and 14 theoretically derived biophysical predictors, a mathematical model was developed to quantitatively correlate molecular structure with ability to traverse the BBB. RESULTS: This mathematical model employs Stein's hydrogen bonding number and Randic's topological descriptors to correlate structure with ability to cross the BBB. The final model accurately predicts the ability of test molecules to cross the BBB. CONCLUSIONS: A mathematical method to predict blood-brain barrier penetrability of drug molecules has been successfully devised. As a result of bioinformatics, chemoinformatics and other informatics-based technologies, the number of small molecules being developed as potential therapeutics is increasing exponentially. A biophysically rigorous method to predict BBB penetrability will be a much-needed tool for the evaluation of these molecules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».