藥物代謝穩定性是新藥研發中的核心環節之一，也是影響藥物安全性與療效的關鍵因素。臨床試驗失敗的諸多原因中，代謝問題始終是主要原因之一。那么，如何在早期研發階段準確識別潛在的代謝風險，優化候選分子的代謝路徑，甚至預測人體代謝產物？本次講座將帶您深入探索StarDrop軟件的代謝預測模塊Metabolism在藥物代謝預測中的卓越表現。

講座內容
我們將通過藥物代謝研究的實際案例，展示如何利用StarDrop實現以下突破：


設計代謝穩定性更優的化合物
通過區域選擇性模型，預測化合物的代謝位置，并結合多參數優化和de novo設計工具，讓分子修飾更加簡單高效。
 

預測化合物的代謝通路
利用模擬工具識別藥物分子的潛在代謝通路，分析多重代謝路徑，避免代謝而產生成藥性問題，為化合物設計提供科學依據。
 
預測代謝產物及毒性風險
通過代謝模型預測代謝產物，與結合代謝產物識別實驗（MetaID）相結合來識別實驗代謝產物，同時規避因代謝激活而引發的潛在毒性風險。

優化動物研究方案
基于人源代謝酶預測模型，選擇最適合的動物物種，以最大限度地覆蓋臨床前毒性研究中的代謝產物，為研究設計提供科學支持。



講座信息
講座時間：12月19日(周四)19:00-20:00
報名方式掃描下方二維碼預約講座
適合人群
從事藥物代謝研究、藥物優化與臨床前研發的科學家及學術研究人員。
StarDrop系列講座不僅是一次學習軟件功能的機會，更是一次了解前沿技術如何助力藥物研發的旅程。期待您的參與，讓我們一起發現科學之美，提升研發效率！
  
后續講座預約
第三講12月26日(周四)19:00-20:00
立即報名，共探藥物設計未來！