ADMET Predictor 5.5 各预测参数简介
注：
1. 该简介仅对初次使用ADMET Predictor 5.5软件的用户提供相关参数的简单解释，如果您需了解各个预测参数及预测模型相关的详细信息，请查看安装目录下的ADMET Predictor Manual.pdf 文件。
2. 为方便用户利用ADMET Predictor 对化合物进行成药性评价及筛选，该简介列出了影响化合物成药性的部分因素及界限值范围，仅供用户参考。
一．理化性质及生物药剂学性质预测模块
该模块中主要影响化合物的成药性因素
预测参数
建议范围
脂水分配系数MlogP -2.5≤ MlogP ≤ 4.15 脂水分配系数S+logP -2.5 ≤ S+logP ≤ 5.5
水溶性S+Sw S+Sw ≥ 0.01 透膜性参数S+MDCK S+MDCK ≥ 25 透膜性参数S+Peff S+Peff ≥ 0.1 血浆蛋
白结合率S+PrUnbnd 2 ≤S+PrUnbnd ≤ 95 人体表观分布体积S+Vd S+Vd ≤5.5 吸收风险系数S+Deflt_Risk 0 ≤S+Deflt_Risk ≤ 2
影响口服吸收、分布性质的主要参数
吸收风险系数S+Absn_Risk 0 ≤S+Absn_Risk ≤ 3
1. DiffCoef
预测化合物在水中的扩散系数。 单位：cm 2/s ×105
化合物的水中扩散系数越大，表示其在水中的溶出速度越快。 对于大多数药物分子，DiffCoef 预测值均大于或等于0.6。
2.  MlogP
预测化合物的油水分配系数。
MlogP 值越大，表示化合物的脂溶性越强。
根据1230个化合物数据通过非线性回归得到的一个经验方程
MlogP of 4.15 corresponds to a ClogP of 5.0（类药性5原则中的规则之一，MlogP 应小于4.15）
3. MolVol
预测化合物达到熔点时的液体摩尔体积。
单位：[cm 3/mol] (molal volume at the normal boiling point; Schroeder, 1949)
摩尔体积越大，溶解度越小。在程序中该参数用于化合物的分子描述符使用。 对于大多数药物分子，MolVol 的预测值均小于440。
4. S+logP
预测化合物的油水分配系数。
S+logP 值越大，表示化合物的脂溶性越强。(第三方文献报道该模型预测准确性较高) 对于大多数药物分子，S+logP 的预测值范围在(-2.5, 5.5)。
5.S+logD
LogD和LogP均用于计算化合物的油水分配系数, 数值越大，表示化合物的脂溶性越强。其中Log D的
预测结果与给定pH值条件有关。Log D适用于酸碱性物质, Log P适用于中性物质。
6.S+Peff
用于预测化合物在人空肠中的有效渗透性(Peff)。
单位：[cm/s×104]
S+Peff数值越高，表示化合物的透膜性越大。
对于大多数药物分子，S+Peff的预测值均大于或等于0.1。
7.S+MDCK
用于预测化合物的在Madin-Darby犬肾细胞模型上的表观渗透系数(Papp)。
单位：[cm/s×107]
S+MDCK数值越高，表示化合物的透膜性越大。
对于口服药物而言，S+MDCK预测值一般应大于25。
8.S+Pcornea
用于预测化合物的眼角膜渗透性(兔子，体外模型)
单位：[cm/s×107]
S+Pcornea数值越高，表示化合物的渗透性越强。
9.S+Sw
预测化合物在水中的溶解度。
单位：mg/ml
对于口服药物而言，S+Sw预测值一般应大于0.01。
10.S+FaSSGF
预测化合物在胃液环境中的溶解度(ADMET Predictor软件中独特的功能)。
单位：mg/ml
S+FaSSGF数值越大，表示化合物在胃液中的溶解度越大。
11.S+FaSSIF& S+FeSSIF
预测化合物在小肠液环境中的溶解度(ADMET Predictor软件中独特的功能)。
单位：mg/ml
S+FaSSIF(进食前小肠液的环境，pH=6.5)& S+FeSSIF(进食后小肠液的环境，pH=5.0)数值越大，表示化合物在小肠液中的溶解度越大。
12.S+SSR
用于预测化合物在水中形成过饱和溶液的趋势。预测结果表示为SupSat和Non_SupSat。SupSat表示化合物会形成过饱和溶液；Non_SupSat表示化合物不会形成过饱和溶液。
过饱和溶液的性质不稳定，当在此溶液中加入一块小的溶质晶体作为“晶种”，即能引起过饱和溶液中溶质的结晶。
13.S+BBB_Filter
用于定性预测化合物血脑屏障渗透性。
预测结果为 High，Low，Undecided
High表示化合物容易透过血脑屏障；Low表示化合物不易透过血脑屏障；Undecided表示无法判别化合物透过血脑屏障的难易性。s parameter
14.S+LogBBB
用于定量预测化合物血脑屏障渗透性。
预测结果为Log(C brain/C blood)，C brain表示化合物在脑组织中的浓度，C blood表示化合物在血浆中的浓度。
一般认为S+LogBBB预测结果大于-0.1时，化合物的血脑屏障渗透性较高。
15.S+PrUnbnd
预测化合物的血浆蛋白结合率，预测输出结果为非结合率。
单位：百分比[%]。
对于大多数药物分子，S+PrUnbnd的预测值范围在[2%, 95%]。
16.S+Vd
预测化合物的人体分布体积。
单位：L/kg
S+Vd值越大，表示化合物在体内的分布越广，达到某浓度时所需的剂量越大。
对于大多数药物分子，S+Vd的预测值范围在[0.1, 5.5]。
17.S+RBP
预测化合物的血液-血浆浓度比。
S+RBP的预测值越大，表示化合物在血液中的游离形式占的百分比越多。
对于大多数药物分子，S+RBP的预测值范围在[0.52, 1.3]。
18.S+HIV-ST
预测化合物对HIV整合酶链转移的抑制活性。
单位：pIC50（mol/L）
S+HIV-ST的预测值越大，表示化合物对HIV整合酶链转移的抑制活性越强。
19.S+HIV-TC
预测化合物对HIV整合酶3’端加工的抑制活性。
单位：pIC50（mol/L）
S+HIV-TC的预测值越大，表示化合物对HIV整合酶3’端加工的抑制活性越强。
ADMET Predictor默认提供两套打分规则，用于评价化合物的吸收性质好坏，规则如下：
20.S+Deflt_Risk
●lipophilicity (LP: S+logP < -1.052)
●permeability (Pr: S+Peff < 0.116)
●acidity at saturation point (pH: S+pH < 3.546)
●hydrogen bond donors (Hd: HBDch > 1.401)
●polar surface area (SA: T_PSA > 147.69)
●polarity (atomic charges) (AQ: ABSQ > 5.124)
●permanent charge (PC: FormalQ ≠ 0)
对于大多数药物分子，S+Deflt_Risk的预测值小于或等于2。
21.S+Deflt_Code
查看化合物违反了S+Deflt_Risk中的哪些打分规则。
22.S+Absn_Risk
●Sz: MWt > 550 OR N_Atoms > 35 OR MolVol > 500 OR N_Bonds > 40 (too big)
●RB: N_FrRotB > 10 (too flexible)
●HD: HBDH > 4 AND HBDch > 1.8 (too many good H-bond donors)
●HA: HBA > 9 AND HBAch < -5.8 (too many good H-bond acceptors )
●ch: NPA_ABSQ > 21 OR T_PSA > 140 (excessive charge)
●ow: S+logP > 5 OR S+logD > 4.1 OR MlogP > 4.1 (high logPoctanol-water)
●Pf: S+Peff < 0.1 OR MDCK < 25 (low permeability)
●Sw: S+Sw < 0.005 (low solubility)
●fu: S+PrUnbnd < 3.5% (low fraction unbound in plasma)
●Vd: S+Vd > 5.5 (high steady-state volume of distribution)
对于大多数药物分子，S+Absn_Risk的预测值小于或等于3。
23.S+Absn_Code
查看化合物违反了S+Absn_Risk中的哪些打分规则。
24.RuleOf5
●MlogP > 4.15 (excessive lipophilicity)
●MWt > 500 (large size)
●HBDH > 5 (too many potential hydrogen bond donors)
●M_NO > 10 (too many potential hydrogen bond acceptors)
对于大多数药物分子，RuleOf5的预测值应该为0。
25.RuleOf5_Code
查看化合物违反了RuleOf5中的哪些打分规则。
另外，我们可以通过ADMET Predictor编辑、添加或删除打分规则。
二．代谢性质及代谢位点预测模块
该模块中主要影响化合物的成药性因素
预测参数意义
MET_***_Clint MET_1A2_Clint数值越大，化合物的代谢稳定性越低。（2C19、2C9、2D6、3A4同理）
建议MET_***_Clint≤30时，化合物的代谢稳定性较理想。
CYP_***_Substr 预测化合物是否会被CYP酶所代谢。
化合物被越多的CYP酶代谢，其代谢稳定性越低。
代谢稳定性
MET_UGT 预测化合物是否会被UGTs酶所代谢。
化合物被越多的UGTs酶代谢，其代谢稳定性越低，清除率也越高。
MET_***_Clint MET_1A2_Clint数值越大，化合物的半衰期越短。（2C19、2C9、2D6、3A4同理）
半衰期
MET_UGT 化合物被越多的UGT代谢，表示化合物越容易被排泄到体外，半衰期也随之变短。
MET_***_Inh 药物-药物相互作用
MET_3A4_Ki_*** 当联合用药时，化合物对代谢酶产生抑制作用会使疗效改变甚至产生毒副作用。因此，通过代谢抑制作用的预测可以指导我们进行实验及在虚拟筛选阶段对某些抑制作用较强的化合物剔除。
代谢性质风险系数CYP_Risk 该风险系数越大，表示化合物的代谢性质越不理想。
建议CYP_Risk≤2。
26.MET_1A2_Inh
预测化合物是否会对代谢酶P450 1A2的代谢活性产生抑制作用。
预测结果为Noninhb、Inhb。
（2C19、2C9、2D6、3A4同理）
27.MET_1A2_Substr
预测化合物是否为代谢酶P450 1A2的代谢底物，被该酶所代谢。
预测结果为Yes、No。
（2C19、2C9、2D6、3A4同理）
28.MET_1A2_Sites
预测化合物被代谢酶P450 1A2所代谢的位点。
位点上标注的数值越大，表示发生代谢反应的可能性越大。
（2C19、2C9、2D6、3A4同理）
29.MET_1A2_Km
预测化合物被代谢酶P450 1A2介导羟基化反应的K m值。
数值越低，越有可能被该酶介导发生羟基化反应，生成含有羟基的代谢产物。

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