Abstract A024: AI-Integrated Framework for Predicting ADME and Toxicological Profiles: A Hybrid Data- and Physics-Driven Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reliable early-stage prediction of ADME (Absorption, Distribution, Metabolism, and Excretion) and toxicity profiles is a cornerstone of efficient drug discovery. We present an artificial intelligence (AI) assisted, comprehensive, and well-validated platform that integrates machine learning (ML) algorithms with physics-based modelling to predict key pharmacokinetic and safety parameters of small-molecule candidates. The model was developed using deep learning-based Multi-Layer Perceptron (MLP DNN) and Random Forests (RF), trained with the descriptors generated from a proprietary dataset of clinical and non-clinical drug candidates. The MLP DNN captures complex, non-linear patterns, while RF offers interpretability and robustness. The novelty lies in the unique integration of these models with exclusive, real-world drug data, enabling more precise and innovative drug candidate prediction. The robustness of the models was benchmarked with publicly available data as well as open-source ADMET prediction tools. The benchmark study exposed that the tool is comparable to or superior to the existing tools in terms of predictivity. Overall, our tool is capable of demonstrating strong predictive performance across endpoints such as oral bioavailability, blood-brain barrier permeability, CYP450 inhibition, hepatotoxicity, and hERG liability, showing improved consistency across structurally diverse compounds. Case Study: The tool was applied to assess and compare multiple USP1 inhibitors (both known and proprietary) to determine oral absorption, metabolic stability, hepatotoxicity risk and any hERG inhibition potential. Subsequent in vitro studies confirmed these predictions, validating both the accuracy and practical relevance of the model. This work highlights the value of hybrid AI systems that combine data-driven insights with mechanistic understanding. Our approach supports early go/no-go decisions, facilitates lead optimization, and holds promise for streamlining drug development pipelines. Citation Format: Md Ataul Islam, Appaji Baburao. Mandhare, Prashant Bhavar, Uday Surampudi. AI-Integrated Framework for Predicting ADME and Toxicological Profiles: A Hybrid Data- and Physics-Driven Approach [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A024.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».