製品・サービス情報
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InsilicAll 社製品 化合物の物理化学的性質予測プラットフォーム
Ionization Pro |
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Ionization
Pro は、Graph Attention Network（GATv2）と量子力学計算を組み合わせることで、化合物の pKa、溶解度、親油性、保持時間等の物理化学的特性を正確に予測します。
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pKa 値の予測
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査読付き文献、IUPAC 参照データベース、ブラインド予測コンテスト（SAMPL6/7/8）、および製薬業界のデータセットから収集・精選された約 33,000 件の実験的 pKa 測定値を用いて学習させた GATv2（Graph
Attention Network v2）ディープラーニングアーキテクチャを用いて、酸解離定数を予測します。 脂肪族アミン、フェノール、N 塩基性複素環（ピリジン）、N 酸性複素環（ピロール）、アゾール（イミダゾール、トリアゾール）、スルホンアミド、アミノ酸、アニリン、
グアニジン、バルビツール酸塩、キノロン系の承認済み医薬品 2,314 品目からなるベンチマークに対して検証されています。また、多塩基酸内の各イオン化部位に対して独立した pKa 値が予測されるため、二塩基酸および三塩基酸化合物の特性を正確に把握することが可能です。
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溶解度の予測
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メタノール、DMSO、ベンゼン、エタノールの 4 種類の有機溶媒に特化した GNN モデルと水溶性を予測します。各モデルは、水素結合、双極子間力、および
n-n 相互作用など、溶媒特融の相互作用を捉えています。 |
親油性の予測
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イオン化状態を考慮した熱力学的モデルを使用し、分配計数（logP）および pH 依存性分配計数（logD）を算出します。また、生理的な pH
範囲における化合物の挙動を予測し、膜透過性および組織内分布特性を評価します。 |
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保持時間の予測
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特許、文献、および薬局方から収集した 30 万件以上の実験的分析データを活用し、あらかじめ設定された 6 つのグラジエントモデルにより、保持時間の予測を行います。 |
 価格
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| 品名 |
税別価格 |
型番 |
| Ionization Pro |
お問合せ |
F-ISA-IO |
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本製品は年間ライセンスです。 |
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