Perpustakaan Digital ITB

NTD (Neglected Tropical Disease) berpotensi menyebabkan infeksi protozoa sehingga diperlukan urgensi untuk mengembangkan obat antiprotozoa. Pengujian ADMET pada obat baru secara konvensional, terutama obat antiprotozoa, memiliki banyak kelemahan, jadi digunakan prediksi secara in silico untuk menentukan profil ADMET serta keoptimalan ADMET. Ini dilakukan untuk mengurangi trial-and-error dalam pengembangan obat. 38 senyawa obat dalam studi dipilih dari DrugBank dan digolongkan berdasarkan tahap pengembangan, yaitu tersedia secara klinis, dalam tahap praklinis/klinis, dan tahap pengembangan. Format SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) pada setiap senyawa obat diambil dari PubChem. Semua senyawa obat dalam studi diprediksi dengan pkCSM untuk ADMET dan SwissADME untuk druglikeness. Lima dari 38 senyawa obat dalam studi tidak memenuhi syarat aturan Lipinski sebagai druglikeness. Pemberian nilai keoptimalan untuk semua parameter berdasarkan kriteria yang dilaporkan dalam literatur. Penilaian keoptimalan dan variansi diberikan sebagai dasar evaluasi. Empat dari 38 senyawa obat dalam studi memiliki dua parameter ADMET terbaik, sedangkan 14 dari 38 senyawa obat dalam studi memiliki setidaknya satu parameter ADMET terbaik. Pafuramidine memiliki parameter ADMET paling seimbang secara keseluruhan. Radicicol memiliki parameter ADMET paling baik secara keseluruhan. Terakhir, etofamide memiliki parameter ADMET paling buruk secara keseluruhan.