最近召开的立思辰顾问用户组会议汇聚了立思辰的科学家和行业顾问，共同探讨立思辰的硅学工具如何支持药物发现和开发。
会议由 Candice Johnson（产品经理）和 Kevin Cross（硅内 科学与业务开发总监）主持，展示了 Leadscope 在 ICH M7 应用之外的能力。
主题演讲：交叉阅读应用和最佳实践
Innovatune 联合创始人阿里安娜-巴桑（Arianna Bassan）在会议开幕式上发表了关于跨学科阅读方法的深刻演讲。在这一主题演讲中，Arianna 强调了从Instem"读数交叉合作工作组 "中汲取的主要经验和最佳实践，该工作组探讨了读数交叉在各种情况下的应用。这些见解为深入讨论计算工具如何支持跨学科阅读评估奠定了基础。
支持药物开发工作流程的功能亮点
Leadscope 团队介绍了几种可由硅学评估支持的用例。图 1.
🧬药物相互作用模型
- QSAR 模型可predict 可逆和不可逆的 CYP 酶抑制作用，与 FDA 指南保持一致。
- 这些模型是根据与 FDA 签订的研究合作协议开发的，具有 75% 的灵敏度和高达 80% 的负预测性，有助于评估代谢物风险。
🧪分类和标签
- Leadscope 支持使用专家规则模型和统计 QSAR 模型进行 GHS 分类。
- 共识方法确保了预测的保守性，将化学品归入正确或更保守类别的准确率为 95%。
🧠毒性剖析器
- 整合多终端实验数据和预测的统一工具。
- 可自动生成共识、手动交互和专家评审。
监管协调：ICH Q3E 和 E&L 评估
Instem积极主动地参与 ICH Q3E 指南的制定是一个焦点。该指南引入了评估可萃取物和可浸出物（E&L）的整体框架，而利得思科的工具已经为其提供了支持：
- 通过符合 ICH M7 标准的模型进行突变性评估
- 皮肤过敏预测具有高灵敏度和高覆盖率
- 利用读数交叉和 QSAR 方法评估相似性的系统毒性评价
*并不意味着美国食品和药物管理局的认可
图 1：Leadscope 顾问用户组会议上讨论的领域摘要。
Leadscope 透明、可由专家评审的模型和功能将继续支持顾问用户为其客户提供可信、可靠的预测。
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