在现代药物研发过程中，药物分子的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代谢（Metabolism）、排泄（Excretion）和毒性（Toxicity），即ADMET性质，已成为决定候选化合物能否成功进入临床阶段的关键因素。据统计，超过40%的药物研发失败案例源于不良的药代动力学或毒理学特性。因此，在早期药物发现阶段准确预测ADMET指标，不仅可以显著降低研发成本，还能提高新药开发的成功率。

传统的ADMET评估依赖于体外实验和动物模型，虽然结果较为可靠，但耗时长、成本高，且难以满足高通量筛选的需求。随着计算化学、人工智能和大数据技术的发展，基于计算机的ADMET预测方法逐渐成为药物研发的重要工具。这类方法通过构建数学模型，利用已知化合物的结构特征与其ADMET性质之间的关系，实现对新分子的快速评估。

在吸收方面，口服生物利用度是关键指标之一，主要受化合物的溶解性、膜渗透性和胃肠道稳定性影响。常用的预测参数包括LogP（辛醇-水分配系数）和极性表面积（TPSA）。例如，LogP值过高可能导致溶解性差，而TPSA过大则会影响跨膜能力。通过定量构效关系（QSAR）模型，研究人员可以根据分子结构快速估算其肠道吸收潜力。此外，近年来基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度神经网络（DNN），在预测Caco-2细胞渗透性和P-gp底物识别方面表现出优异性能。

分布过程关注药物在体内的转运与组织积累，血浆蛋白结合率和血脑屏障（BBB）穿透能力是两个核心参数。高蛋白结合率可能限制药物的自由浓度，从而影响疗效；而中枢神经系统药物则需要具备一定的BBB穿透能力。计算模型常结合分子描述符（如分子量、氢键供体/受体数量）与已知数据集进行训练，以预测化合物是否能有效进入脑组织。近年来，图神经网络（GNN）因其能够直接处理分子图结构，在此类预测任务中展现出强大潜力。

代谢预测主要聚焦于药物在肝脏中的稳定性及是否为细胞色素P450酶系（CYP450）的底物或抑制剂。CYP3A4是人体中最主要的代谢酶，约半数临床药物由其代谢。若候选分子易被快速代谢，则可能导致半衰期过短，影响药效。相反，若其抑制其他药物的代谢酶，则可能引发严重的药物相互作用。通过整合量子化学计算与机器学习算法，研究者可模拟分子与特定CYP酶的结合模式，进而预测其代谢倾向。一些公开平台如SwissADME和ADMETlab已提供此类在线预测服务，极大便利了科研人员。

排泄途径主要包括肾排泄和胆汁排泄，其效率与分子的极性、分子量及电荷状态密切相关。小分子、高极性化合物更易通过肾脏清除，而大分子或脂溶性物质则倾向于经肝脏代谢后排入胆汁。预测模型通常结合物理化学参数与生理药代动力学（PBPK）模拟，评估药物在体内的清除速率和终末半衰期，为剂量设计提供依据。

毒性预测是ADMET评估中最复杂且最具挑战性的环节。它涵盖多种类型，如肝毒性、心脏毒性（尤其是hERG通道阻断）、遗传毒性和致癌性。由于毒性机制多样，且往往涉及复杂的生物学通路，单一模型难以全面覆盖。目前主流策略是采用多模型集成方法，结合规则-based系统（如Toxtree）与数据驱动模型，提升预测准确性。例如，hERG抑制预测已广泛使用深度学习模型，输入分子指纹后即可输出潜在风险评分，帮助剔除高风险化合物。

值得注意的是，尽管计算预测技术日益成熟，其结果仍需谨慎解读。模型的可靠性高度依赖于训练数据的质量与覆盖面，存在“黑箱”问题和外推风险。因此，计算预测应作为实验筛选的辅助手段，而非完全替代。未来发展方向包括构建更大规模、标准化的ADMET数据库，发展可解释性强的AI模型，以及实现多尺度建模——从分子结构到器官水平的动态模拟。

总之，ADMET预测已成为连接药物化学设计与体内行为评估的重要桥梁。随着算法优化和跨学科融合的深入，智能化、高精度的预测体系将不断推动新药研发向更高效、更安全的方向迈进。