深度学习技术预测化合物的水溶性的研究文献综述

一、文献综述水溶性指的是常温25℃环境下化合物在水中的溶解性质，水溶性对于药物在人体内的药代和药动学特征有着重要的影响，并最终决定药物的功效是否可以发挥。

因此，水溶性对药物的研发至关重要。

它与ADMET(吸收、分布、代谢、排泄和毒性）的吸收和分布有关[1]。

药物分子的水溶性是影响其ADMET性质和高通量筛选中可筛选性的重要物理化学性质。

在药物研发过程中，药物的水溶性决定了其在生物体内的吸收、转运和分布的效果(如口服吸收然后通过血液转运和分布)，从而影响药物早期的筛选及后期开发。

药物的水溶性还影响药物进入血液后，随血液分布到机体各组织中的比例。

通过对药物分布进行模拟，可以预测分布容积(结合清除率可以预测药物的半衰期)及在靶组织的药物浓度与时间之间的关系。

良好的水溶性可以提高药物的溶出率，改善药物在人体内的药代动力学性质，提升化合物的功效，增加化合物的成药性，以达到理想药物应具有的低毒，高效以及良好的药代动力学性质的标准。

有的化合物可能具有高活跃度，但是水溶性较低，导致该化合物离子化程度过低，影响其在人体内的吸收，无法达到预期的临床治疗效果。