Medchem

Was macht Medchem?

Übersicht

Medchem ist eine Python-Bibliothek von datamol-io zum molekularen Filtern und Priorisieren in der Wirkstoffforschung. Wende literaturbasierte Arzneimittelähnlichkeitsregeln, benannte Alarmkataloge, Komplexitätsschwellenwerte, chemische Gruppenerkennung und eine benutzerdefinierte Abfragesprache an, um Verbindungsbibliotheken im großen Maßstab zu triagieren. Filter sind kontextspezifische Richtlinien — kombiniere sie mit Fachwissen und Zielkenntnis.

Versionshinweis: Beispiele zielen auf medchem 2.0.5 (PyPI stabil, Nov 2024). Erfordert Python ≥3.9. Hängt von datamol und RDKit ab (werden automatisch installiert). RuleFilters und strukturelle Filterklassen geben pandas DataFrames zurück. Lilly-Demerits erfordern optionale native Binärdateien (mamba install lilly-medchem-rules).

Wann dieses Skill verwendet werden sollte

Dieses Skill sollte verwendet werden, wenn:

• Arzneimittelähnlichkeitsregeln (Lipinski, Veber, ZNS, bleiähnlich) auf Verbindungsbibliotheken angewendet werden
• Moleküle nach Strukturalarmen, PAINS oder NIBR-Screening-Deck-Regeln gefiltert werden
• Verbindungen für Hit-to-Lead oder Lead-Optimierung priorisiert werden
• Komplexitätsmetriken gegenüber ZINC-abgeleiteten Schwellenwerten berechnet werden
• Funktionelle Gruppen oder benannte Substrukturkataloge erkannt werden
• Mehrkriterienfilter mit der Medchem-Abfragesprache erstellt werden

Installation

uv pip install medchem datamol

Optional — Eli Lilly Demerit-Filter (erfordert conda-forge native Binärdateien):

mamba install -c conda-forge lilly-medchem-rules

Kernfunktionen

1. Medizinalchemische Regeln

Wende etablierte Arzneimittelähnlichkeitsregeln über medchem.rules an.

Verfügbare Regeln auflisten:

import medchem as mc

mc.rules.RuleFilters.list_available_rules_names()
# ['rule_of_five', 'rule_of_five_beyond', 'rule_of_four', 'rule_of_three', ...]

Einzelne Regel auf ein Molekül:

import datamol as dm
import medchem as mc

smiles = "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O"  # Aspirin
mc.rules.basic_rules.rule_of_five(smiles)   # True
mc.rules.basic_rules.rule_of_cns(smiles)    # True
mc.rules.basic_rules.rule_of_veber(smiles)  # True

Mehrere Regeln mit RuleFilters (gibt ein DataFrame zurück):

import datamol as dm
import medchem as mc

mols = [dm.to_mol(s) for s in smiles_list]

rfilter = mc.rules.RuleFilters(
    rule_list=["rule_of_five", "rule_of_oprea", "rule_of_cns", "rule_of_leadlike_soft"]
)
df = rfilter(mols=mols, n_jobs=-1, progress=True, keep_props=False)

# Spalten: mol, pass_all, pass_any, rule_of_five, rule_of_oprea, ...
passing = df[df["pass_all"]]

Verwende keep_props=True, um berechnete Deskriptoren (mw, clogp, tpsa, usw.) in das Ergebnis aufzunehmen.

2. Strukturalarmfilter

Erkenne problematische Muster mit medchem.structural. Beide Klassen geben DataFrames mit Spalten pass_filter, status und reasons zurück.

Häufige Alarme (ChEMBL-abgeleitete Regelsets):

import medchem as mc

alert_filter = mc.structural.CommonAlertsFilters()
df = alert_filter(mols=mol_list, n_jobs=-1, progress=True)
# df Spalten: mol, pass_filter, status, reasons

clean = df[df["pass_filter"]]

NIBR-Filter (Novartis Screening-Deck-Kuration):

nibr_filter = mc.structural.NIBRFilters()
df = nibr_filter(mols=mol_list, n_jobs=-1, progress=True)
# df Spalten: mol, pass_filter, status, severity, reasons, n_covalent_motif, special_mol

Verbindungen mit severity >= 10 werden standardmäßig ausgeschlossen (siehe NIBR-Papier).

3. Benannte Katalogfilter (PAINS, Brenk, usw.)

Verwende medchem.catalogs.NamedCatalogs für RDKit FilterCatalog-Instanzen oder die funktionale API:

import medchem as mc

# Verfügbare benannte Kataloge auflisten
mc.catalogs.list_named_catalogs()
# ['tox', 'pains', 'pains_a', 'brenk', 'nibr', 'zinc', ...]

# Funktionale API — True bedeutet, das Molekül besteht (kein Alarmtreffer)
passes = mc.functional.alert_filter(mols=mol_list, alerts=["pains"], n_jobs=-1)

# Oder über Katalogobjekte
passes = mc.functional.catalog_filter(
    mols=mol_list,
    catalogs=[mc.catalogs.NamedCatalogs.pains()],
    n_jobs=-1,
)

4. Funktionale API

medchem.functional bietet Ein-Aufruf-Wrapper, die boolesche Masken zurückgeben (True = bestanden):

import medchem as mc

mc.functional.rules_filter(mols=mol_list, rules=["rule_of_five", "rule_of_cns"], n_jobs=-1)
mc.functional.nibr_filter(mols=mol_list, max_severity=10, n_jobs=-1)
mc.functional.alert_filter(mols=mol_list, alerts=["pains", "brenk"], n_jobs=-1)
mc.functional.complexity_filter(mols=mol_list, complexity_metric="bertz", limit="99", n_jobs=-1)

Weitere Hilfsfunktionen: catalog_filter, chemical_group_filter, lilly_demerit_filter (erfordert optionale Binärdateien), macrocycle_filter, bredt_filter, protecting_groups_filter und mehr.

5. Chemische Gruppen

Erkenne funktionelle Gruppen und kuratierte Mustersammlungen über medchem.groups:

import medchem as mc

# Verfügbare Gruppensammlungen durchsuchen
mc.groups.list_default_chemical_groups()
# ['privileged_scaffolds', 'common_warhead_covalent_inhibitors', 'rings_in_drugs', ...]

group = mc.groups.ChemicalGroup(groups=["privileged_scaffolds"])
group.has_match(mol)                          # bool
group.get_matches(mol)                        # dict von Gruppe → Atomindizes
group.filter(mols)                            # Moleküle, die auf die Gruppe zutreffen

# Gibt Moleküle zurück, die NICHT auf die Gruppe zutreffen
mc.functional.chemical_group_filter(mols=mol_list, chemical_group=group, n_jobs=-1)

Benutzerdefinierte Gruppen können aus einer Datei über groups_db geladen werden (CSV mit Spalten smiles/smarts, name, group).

6. Molekulare Komplexität

Vergleiche Komplexitätsmetriken mit vorberechneten ZINC-15-Perzentilschwellenwerten:

import medchem as mc

# Einzelnes Molekül
cf = mc.complexity.ComplexityFilter(limit="99", complexity_metric="bertz")
cf(mol)  # True, wenn unter dem 99. Perzentilschwellenwert

# Batch über funktionale API
mc.functional.complexity_filter(
    mols=mol_list,
    complexity_metric="bertz",  # auch: sas, qed, whitlock, barone, smcm, twc
    limit="99",
    n_jobs=-1,
)

# Direkte Metrikfunktionen
mc.complexity.WhitlockCT(mol)
mc.complexity.BaroneCT(mol)

7. Gerüstbeschränkungen

medchem.constraints.Constraints gleicht ein Kerngerüst ab und wendet pro-Atom-Beschränkungsfunktionen an — keine einfachen MW/LogP-Bereiche. Für Eigenschaftsgrenzen verwende RuleFilters, Deskriptoren über mc.rules.list_descriptors() oder die Abfragesprache.

import datamol as dm
import medchem as mc

core = dm.to_mol("c1ccccc1")
constraints = mc.constraints.Constraints(
    core=core,
    constraint_fns={"query": lambda mol, atom_idx, query: ...},
)
constraints(mol)

8. Medchem-Abfragesprache

Erstelle Mehrkriterienfilter mit medchem.query.QueryFilter:

import medchem as mc

# Regel + Alarmkombination
qf = mc.query.QueryFilter('MATCHRULE("rule_of_five") AND NOT HASALERT("pains")')
mask = qf(mols=mol_list, n_jobs=-1)  # list[bool]

# ZNS-ähnlich mit Eigenschaftsgrenzen
qf = mc.query.QueryFilter('MATCHRULE("rule_of_cns") AND HASPROP("tpsa", <=, 90)')
mask = qf(mols=mol_list, n_jobs=-1)

Abfragesyntax:

• MATCHRULE("rule_of_five") — eine benannte Regel anwenden
• HASALERT("pains") — einen benannten Katalog abgleichen (pains, brenk, nibr, tox, …)
• HASPROP("mw", <, 500) — einen Deskriptor vergleichen (unquotierter Vergleichsoperator)
• HASGROUP("privileged_scaffolds") — eine chemische Gruppe abgleichen
• HASSUBSTRUCTURE("c1ccccc1") — Substrukturübereinstimmung
• Operatoren: AND, OR, NOT

Verfügbare Deskriptoren auflisten: mc.rules.list_descriptors()

Arbeitsablaufmuster

Muster 1: Erstes Triage einer Verbindungsbibliothek

import datamol as dm
import medchem as mc
import pandas as pd

df = pd.read_csv("compounds.csv")
mols = [dm.to_mol(s) for s in df["smiles"]]

# Arzneimittelähnlichkeitsregeln
rules_df = mc.rules.RuleFilters(rule_list=["rule_of_five", "rule_of_veber"])(mols=mols, n_jobs=-1)

# PAINS + häufige Alarme über Abfrage
qf = mc.query.QueryFilter('MATCHRULE("rule_of_five") AND NOT HASALERT("pains")')
pass_mask = qf(mols=mols, n_jobs=-1)

df["passes_rules"] = rules_df["pass_all"].values
df["drug_like"] = pass_mask
filtered_df = df[df["drug_like"]]
filtered_df.to_csv("filtered_compounds.csv", index=False)

Muster 2: Lead-Optimierungsfilterung

import medchem as mc

rules_df = mc.rules.RuleFilters(rule_list=["rule_of_leadlike_soft"])(mols=candidates, n_jobs=-1)
nibr_df = mc.structural.NIBRFilters()(mols=candidates, n_jobs=-1)
complex_mask = mc.functional.complexity_filter(
    mols=candidates, complexity_metric="bertz", limit="95", n_jobs=-1
)

passes = (
    rules_df["pass_all"]
    & nibr_df["pass_filter"]
    & complex_mask
)

Muster 3: Funktionelle Gruppen erkennen

import medchem as mc

group = mc.groups.ChemicalGroup(groups=["common_warhead_covalent_inhibitors"])
matches = [group.has_match(mol) for mol in mol_list]
warhead_mols = [mol for mol, m in zip(mol_list, matches) if m]

Best Practices

1. Kontext ist wichtig — vermarktete Arzneimittel verletzen oft Ro5; Prodrugs und Naturstoffe sind häufige Ausnahmen.
2. Filter kombinieren — Regeln, Alarmkataloge und Komplexitätsschwellenwerte wirken am besten zusammen.
3. Parallelisierung nutzen — verwende n_jobs=-1 für Bibliotheken mit >1000 Molekülen.
4. Rückgabetypen prüfen — RuleFilters und strukturelle Klassen geben DataFrames zurück; funktionale Helfer geben boolesche Arrays zurück.
5. Lilly-Demerits sind optional — installiere lilly-medchem-rules separat; standardmäßig max. Demerits beträgt 160 in der funktionalen API.
6. Entscheidungen dokumentieren — behalte Spalten status, reasons und severity für Audit-Trails bei.

Ressourcen

references/api_guide.md

Modulweise API-Referenz mit Signaturen, Rückgabetypen und Mustern.

references/rules_catalog.md

Katalog verfügbarer Regeln, Alarmsets, Komplexitätsmetriken und Filterauswahlrichtlinien.

scripts/filter_molecules.py

Batch-Filter-Skript für CSV/TSV/SDF/SMILES-Eingaben mit konfigurierbaren Regeln, Alarmen und Komplexitätsschwellenwerten.

uv run python scripts/filter_molecules.py input.csv \
  --rules rule_of_five,rule_of_cns --pains --nibr --output filtered.csv

Dokumentation

• Offizielle Doku: https://medchem-docs.datamol.io/
• GitHub: https://github.com/datamol-io/medchem
• PyPI: https://pypi.org/project/medchem/ (2.0.5)

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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