Rapport d'analyse · Toxicologie prédictive · Mars 2026
Workflow SMILES → Scoring → Interprétation — candidat inconnu, modèle ToxGNN-V1.
1 · Workflow d'analyse
De la structure SMILES au score toxicologique. Génération et validation du SMILES, soumission à l'API ToxTwin via curl, Swagger UI ou Python.
2 · Fiche moléculaire — Candidat RPT-2026-001
Structure et identification (InChIKey, source de résolution, MW). Caractéristiques structurales notables : [F+] fluor cationique, cycle pipéridine, cycle pyridine. Aucune donnée expérimentale disponible — nouveau candidat propriétaire.
3 · Domaine applicatif
Composé hors domaine applicatif (Tanimoto 0.153, seuil 0.30). Cause : [F+] très rare dans les médicaments approuvés, pharmacophore inhabituel. Incertitude MC Dropout élevée sur les endpoints actifs.
4 · Scoring multi-endpoints ToxGNN-V1
12 scores Tox21 prédits. Signaux prioritaires : SR-p53 32.6% (génotoxicité), SR-ARE 25.5% (stress oxydatif). Sept endpoints non significatifs (< 10%).
5 · Synthèse et recommandations
Profil de risque MODÉRÉ sur deux voies génotoxiques. Plan d'expérimentation P1/P2/P3 : Ames, Comet, ROS/GSH, Micronoyaux, LD50 rat, hERG, CYP450.
Ce rapport illustre le workflow complet de la plateforme ToxTwin pour l'analyse toxicologique prédictive d'un candidat médicament inconnu — un composé qui n'existe dans aucune base de données publique. C'est précisément le cas d'usage pour lequel ToxTwin a été conçu.
Est-il soutenable économiquement ?
Est-il gouvernable dans la durée ?