Etude Comparative Des Logiciels De Prediction In Silico Des Proprietes Physico-chimiques, Pharmacocinetiques Et Toxicite

Résumé: La conception d'un nouveau médicament semble actuellement plus intéressante voir plus aisée et rapidement réalisable grâce à l'intelligence artificielle qui est l'alternative de la méthode traditionnelle communément appelée « l'expérimentation ». Cette stratégie innovée a été développée pour pallier aux inconvénients des méthodes expérimentales ce qui encourage la recherche pharmaceutique. Elle s'appuie sur la mise en jeu de différents logiciels de prédiction, in silico, qui font l'objet de notre mémoire où nous avons discuté les résultats de la prédiction, in silico, ADMET obtenus avec trois logiciels ADMETlab, AdmetSAR et PkCSM, pour quatre molécules à savoir l’isoniazide, le arboricole, la gentamicine et l’imipramine, afin de conclure par rapport à la fiabilité de leurs résultats. Ensuite, nous avons procédé à la synthèse de deux nouveaux produits en apportant des modifications sur l’isoniazide. Notre étude a été complétée par l’évaluation de l’activité biologique, un docking moléculaire afin de déterminer l’affinité pour la cible 6FQM et une prédiction ADMET en utilisant le logiciel retenu dans la première partie. Les deux produits synthétisés ont montré une bonne activité anti S. aureus, une très bonne affinité pour la cible ainsi qu’un profil ADMET acceptable.

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