在藥物開發項目中，優化候選藥物的藥代動力學和毒性屬性具有重要意義。 hERG鉀離子通道有助于心臟的正常電活動。hERG抑制劑會導致長時間的QT綜合征和危及生命的心律不齊。

因此，在虛擬篩選或藥物化學優化過程中早期檢測hERG抑制作用至關重要。 新的ChemAxon ADMET插件組利用高質量的數據集進行機器學習，以可靠的模型和預測來支持藥物設計和藥物化學優化。第一個可用的預訓練模型旨在通過預測hERG抑制來消除藥物發現過程中的心臟毒性風險。

時間：3月18日 （周四）中午12:00
報名：https://chemaxon.com/events/prediction-driven-design-of-herg-liability-free-compounds-apac

本次在線Webinar主要在hERG pAct回歸模型上展示模型開發和評估數據。同時還會討論了與機器學習模型相連接的現代應用程序的需求，這些需求會輔助更詳細的預測結果，例如估計的誤差，適用性域以及類似訓練化合物的可視化。

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