药物发现中的ADME/Tox预测技术：新药研发效率提升的核心方法 - 创新药物

药物发现中的ADME/Tox预测技术：新药研发效率提升的核心方法Drug Discovery – PreADMET | Prediction of ADME/Tox

环球医讯 / 创新药物来源：preadmet.webservice.bmdrc.org韩国 - 韩语2026-03-01 17:12:40 - 阅读时长3分钟 - 1239字

本文系统阐述了ADME/Tox预测技术在现代药物研发中的革命性应用，详细解析了从传统高通量筛选向计算机模拟筛选的范式转变过程，重点介绍了Arqule公司平行轨道设计通过早期整合体外ADME/Tox筛选将开发周期缩短三年的创新实践，并深入分析了虚拟筛选技术如何基于实验数据构建化合物库以提升候选药物评估效率，同时阐明该技术在降低研发成本、缩短开发周期及预判失败风险方面的核心价值，为制药行业实现高效经济的新药开发提供了科学依据和实践路径，标志着药物代谢动力学预测已成为现代医药研发不可或缺的关键环节。

新药开发的历史与现状

回顾传统的新药开发流程，首先需合成大量化合物，再通过高通量筛选（HTS）方法确定先导化合物（lead compound），随后分析该化合物的结构与活性关系以推进新药研发。最终须经药物动力学实验验证其安全性后，方能作为实际药物投入使用。

早期的ADME/Tox相关研究主要用于评估新物质在药物代谢和生物吸收率方面的安全性，但近年来制药行业已开始在新药筛选阶段引入ADME/Tox预测技术。例如，预先判断药物在人体内的吸收效率、代谢过程中是否会产生有毒代谢物等关键特性，通过提前掌握药物代谢属性和人体吸收率，显著提升药物开发的成功概率。

全球多家制药企业均组建了专项研发团队，在药物开发初期即开展ADME/Tox研究以优化研发效率。当前，组合化学（combinatorial chemistry）技术的普及实现了大规模合成与高通量筛选，同时基于计算机模拟（in silico）的虚拟筛选（virtual screening）技术正广泛应用于药物吸收与代谢预测。所谓虚拟筛选，是指依据已知实验数据构建虚拟化合物数据库，并利用该数据库高效筛选新药候选物质的方法。

下图展示了Arqule公司的平行轨道（Parallel track）新药设计流程，该方法通过并行推进传统研发各环节，成功将开发周期缩短三年。Arqule模式的核心创新在于将体外（in vitro）ADME/Tox筛选前置至新药设计初始阶段，区别于传统线性开发流程。

行业正积极研究如何通过这些新技术实现更高效经济的新药开发，其中针对药物代谢与生物吸收率的ADME/Tox预测技术，已确立为现代新药研发中不可或缺的核心技术。