COSMOtherm赢得SAMPL6挑战赛
COSMOtherm在SAMPL6挑战赛中，预测一系列药物类分子的辛醇-水分配系数（logP），被证明所有参赛方法中最准确的方法。原始数据和结果请参考链接。
(2019年4月)
COSMOtherm在SAMPL6挑战赛中，预测一系列药物类分子的辛醇-水分配系数（logP），被证明所有参赛方法中最准确的方法。原始数据和结果请参考链接。
本次挑战赛是预测11种蛋白激酶抑制剂片段在水相和辛醇相中分配情况。因为活性物质在生物体中的分布与化合物分子的上述性质有强烈的相关性，所以对新药开发至关重要。上述化合物的性质组织者提前通过实验得到结果，而参赛者是纯粹用自己的计算模拟方法得到的结果，以便评估各自预测方法的真实预测性。91个参赛者采用几乎所有计算模拟方法，包括从分子动力学到深度学习，进行理论预测。COSMOtherm基于FINE系列参数计算得到最佳结果（RMSE-均方根误差和MAE-平均绝对误差都最低）。基于COSMOquick的预测使用基于机器学习的经验修正项，在较低水平的COSMOtherm计算之上排在第三位。本次SAMPL6挑战赛结果支持COSMOtherm是目前理论计算预测溶解自由能最准确的方法的观点。
COSMOtherm,COSMOquick
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