Inductive Bio の吸収・分布・代謝・排泄・毒性（ADMET）モデルは、化合物が実用的な医薬品となり得るかを決定する化学的・薬物動態学的特性を予測します。これらの予測結果を会話の中で直接確認できることで、研究者は既存のワークフローを離れることなく、化合物の評価、アイデアのトリアージ、合成対象分子の優先順位付けを行えます。
この MCP サーバーを通じて、溶解性と透過性の主要な決定因子である物理化学的特性 LogD（脂溶性）と pKa（酸/塩基解離）に関する Inductive Bio のモデルにアクセスできます。
Inductive のモデル群は、ミクロソーム安定性、排出トランスポーター、CYP 阻害、脳移行性、hERG 阻害など、ADMET アッセイのすべての階層を網羅しています。各モデルはカスタマーの化学空間に合わせてファインチューニングされ、予測精度の向上を実現します。フルモデルスイートへのアクセスをご希望の方は、Inductive Bio までお問い合わせください: https://www.inductive.bio/book-a-demo
ツール
- list_available_models
- predict_properties
信頼できる開発者のコネクターのみご利用ください。Anthropicは開発者が提供するツールを管理しておらず、意図どおりに動作すること、または変更されないことを保証できません。
関連コネクター
PubMed から生物医学文献を検索できます。
Clarivate の Cortellis CMC Intelligence が提供する、信頼性の高い規制 CMC インサイト
科学的な研究を探索する
ClinicalTrials.gov のデータにアクセスできます。
査読済み文献と引用情報を活用して、回答の信頼性を高めます。
bioRxiv および medRxiv のプレプリントデータにアクセスできます