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#Salons et évènements
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Utilisation de modèles informatiques pour surmonter la barrière hémato-encéphalique
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Webinaire en direct le 24 février 2022
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Un défi majeur lors de la conception de composés ciblant le système nerveux central (SNC) est la prédiction de la pénétration de la barrière hémato-encéphalique (BHE). La BHE peut entraver le transport paracellulaire, de sorte que les médicaments du SNC passent généralement dans le cerveau par perméation transcellulaire. Cependant, cette voie peut être mise à mal par des problèmes d'efflux du médicament à l'intérieur des cellules, ce qui peut entraîner des exigences de dosage plus élevées pour garantir une concentration correcte dans les tissus cérébraux. Une exposition plus importante d'un composé dans le cerveau se traduit généralement par une meilleure (neuro-) pharmacocinétique et, en fin de compte, par des exigences de dosage plus faibles. La présélection de composés potentiels avant l'analyse in vivo est souhaitable pour identifier les plus performants, et des méthodes informatiques et chimio-informatiques sont couramment appliquées pour concevoir et cribler des bibliothèques de composés. L'optimisation multiparamétrique (MPO) des propriétés physicochimiques ainsi que la modélisation prédictive basée sur l'apprentissage automatique ont été rapportées dans la littérature pour ces conceptions. Des travaux récents utilisant les techniques d'optimisation multiparamétrique ont montré qu'il est possible de repousser les limites du paysage des propriétés physicochimiques pour concevoir et optimiser les médicaments du SNC.
Ce que vous allez apprendre :
Dans ce webinaire, le Dr Sandeep Pal vous montrera l'approche utilisée par Concept Life Sciences (CLS) pour concevoir des bibliothèques de composés pénétrant le SNC, couvrant des techniques telles que :
CNS-MPO
Conception d'un réseau clairsemé
Apprentissage automatique/AI
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