AI指导RDKit结合pKa评估化合物在不同pH溶解度下的实践指南

本文探讨了利用RDKit结合pKa评估化合物在不同pH条件下溶解度的实践指南。背景方面，化合物在水溶液中的溶解度对药物开发至关重要，直接影响药物的ADMET特性和生物利用度。研究目的是通过RDKit结合外部工具和机器学习方法，预测化合物在不同pH条件下的溶解度。文章详细介绍了RDKit在分子表示和描述符生成中的应用，pKa预测的关键作用，以及pH依赖性溶解度的预测方法。结论指出，准确的pH依赖性溶解度预测需要整合RDKit与其他专业工具和机器学习方法，并强调了数据质量和模型验证的重要性。未来发展方向包括物理信息机器学习、图神经网络和多任务学习等新兴趋势。