medchem

Que fait medchem ?

Aperçu

Medchem est une bibliothèque Python de datamol-io pour le filtrage et la priorisation moléculaires dans la découverte de médicaments. Appliquez des règles de type médicament dérivées de la littérature, des catalogues d'alertes nommés, des seuils de complexité, la détection de groupes chimiques et un langage de requête personnalisé pour trier des bibliothèques de composés à grande échelle. Les filtres sont des directives contextuelles — combinez-les avec l'expertise du domaine et la connaissance de la cible.

Note de version : Les exemples ciblent medchem 2.0.5 (PyPI stable, nov. 2024). Nécessite Python ≥3.9. Dépend de datamol et RDKit (installés automatiquement). RuleFilters et les classes de filtres structurels retournent des DataFrames pandas. Les démérites Lilly nécessitent des binaires natifs optionnels (mamba install lilly-medchem-rules).

Quand utiliser cette compétence

Cette compétence doit être utilisée pour :

• Appliquer des règles de type médicament (Lipinski, Veber, SNC, lead-like) aux bibliothèques de composés
• Filtrer les molécules par alertes structurelles, PAINS ou règles de criblage NIBR
• Prioriser les composés pour le passage du hit au lead ou l'optimisation du lead
• Calculer des métriques de complexité par rapport aux seuils ZINC
• Détecter des groupes fonctionnels ou des catalogues de sous-structures nommés
• Construire des filtres multi-critères avec le langage de requête medchem

Installation

uv pip install medchem datamol

Optionnel — filtre de démérites Eli Lilly (nécessite des binaires natifs conda-forge) :

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

Capacités principales

1. Règles de chimie médicinale

Appliquez les règles de type médicament établies via medchem.rules.

Lister les règles disponibles :

import medchem as mc

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

Règle unique sur une molécule :

import datamol as dm
import medchem as mc

smiles = "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O"  # aspirine
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

Plusieurs règles avec RuleFilters (retourne un DataFrame) :

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)

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

Utilisez keep_props=True pour inclure les descripteurs calculés (mw, clogp, tpsa, etc.) dans le résultat.

2. Filtres d'alertes structurelles

Détectez les motifs problématiques avec medchem.structural. Les deux classes retournent des DataFrames avec les colonnes pass_filter, status et reasons.

Alertes courantes (ensembles de règles dérivés de ChEMBL) :

import medchem as mc

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

clean = df[df["pass_filter"]]

Filtres NIBR (curation de jeux de criblage Novartis) :

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

Les composés avec severity >= 10 sont exclus par défaut (voir l'article NIBR).

3. Filtres de catalogues nommés (PAINS, Brenk, etc.)

Utilisez medchem.catalogs.NamedCatalogs pour les instances FilterCatalog de RDKit, ou l'API fonctionnelle :

import medchem as mc

# Lister les catalogues nommés disponibles
mc.catalogs.list_named_catalogs()
# ['tox', 'pains', 'pains_a', 'brenk', 'nibr', 'zinc', ...]

# API fonctionnelle — True signifie que la molécule passe (aucune alerte détectée)
passes = mc.functional.alert_filter(mols=mol_list, alerts=["pains"], n_jobs=-1)

# Ou via des objets catalogue
passes = mc.functional.catalog_filter(
    mols=mol_list,
    catalogs=[mc.catalogs.NamedCatalogs.pains()],
    n_jobs=-1,
)

4. API fonctionnelle

medchem.functional fournit des wrappers en un appel qui retournent des masques booléens (True = passe) :

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)

Autres aides : catalog_filter, chemical_group_filter, lilly_demerit_filter (nécessite les binaires optionnels), macrocycle_filter, bredt_filter, protecting_groups_filter, etc.

5. Groupes chimiques

Détectez des groupes fonctionnels et des collections de motifs organisés via medchem.groups :

import medchem as mc

# Parcourir les collections de groupes disponibles
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 groupe → indices d'atomes
group.filter(mols)                            # molécules correspondant au groupe

# Retourne les molécules qui ne correspondent PAS au groupe
mc.functional.chemical_group_filter(mols=mol_list, chemical_group=group, n_jobs=-1)

Des groupes personnalisés peuvent être chargés depuis un fichier via groups_db (CSV avec colonnes smiles/smarts, name, group).

6. Complexité moléculaire

Comparez les métriques de complexité aux seuils de percentile ZINC-15 précalculés :

import medchem as mc

# Molécule unique
cf = mc.complexity.ComplexityFilter(limit="99", complexity_metric="bertz")
cf(mol)  # True si en dessous du seuil du 99e percentile

# Traitement par lots via l'API fonctionnelle
mc.functional.complexity_filter(
    mols=mol_list,
    complexity_metric="bertz",  # aussi : sas, qed, whitlock, barone, smcm, twc
    limit="99",
    n_jobs=-1,
)

# Fonctions métriques directes
mc.complexity.WhitlockCT(mol)
mc.complexity.BaroneCT(mol)

7. Contraintes de squelette

medchem.constraints.Constraints fait correspondre un squelette central et applique des fonctions de contrainte par atome — pas de simples plages de MW/LogP. Pour les limites de propriétés, utilisez RuleFilters, des descripteurs via mc.rules.list_descriptors() ou le langage de requête.

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. Langage de requête Medchem

Construisez des filtres multi-critères avec medchem.query.QueryFilter :

import medchem as mc

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

# Type SNC avec bornes de propriétés
qf = mc.query.QueryFilter('MATCHRULE("rule_of_cns") AND HASPROP("tpsa", <=, 90)')
mask = qf(mols=mol_list, n_jobs=-1)

Syntaxe des requêtes :

• MATCHRULE("rule_of_five") — applique une règle nommée
• HASALERT("pains") — fait correspondre un catalogue nommé (pains, brenk, nibr, tox, …)
• HASPROP("mw", <, 500) — compare un descripteur (comparateur sans guillemets)
• HASGROUP("privileged_scaffolds") — fait correspondre un groupe chimique
• HASSUBSTRUCTURE("c1ccccc1") — correspondance de sous-structure
• Opérateurs : AND, OR, NOT

Listez les descripteurs disponibles : mc.rules.list_descriptors()

Modèles de workflow

Modèle 1 : Triage initial d'une bibliothèque de composés

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"]]

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

# PAINS + alertes courantes via requête
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)

Modèle 2 : Filtrage pour optimisation de lead

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
)

Modèle 3 : Détection de groupes fonctionnels

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]

Bonnes pratiques

1. Le contexte compte — les médicaments commercialisés violent souvent Ro5 ; les promédicaments et les produits naturels sont des exceptions courantes.
2. Combinez les filtres — règles, catalogues d'alertes et seuils de complexité fonctionnent mieux ensemble.
3. Utilisez la parallélisation — passez n_jobs=-1 pour les bibliothèques de plus de 1000 molécules.
4. Vérifiez les types de retour — RuleFilters et les classes structurelles retournent des DataFrames ; les aides fonctionnelles retournent des tableaux booléens.
5. Les démérites Lilly sont optionnels — installez lilly-medchem-rules séparément ; le maximum par défaut dans l'API fonctionnelle est 160.
6. Documentez les décisions — conservez les colonnes status, reasons et severity pour les pistes d'audit.

Ressources

references/api_guide.md

Guide de référence API module par module avec signatures, types de retour et modèles.

references/rules_catalog.md

Catalogue des règles disponibles, ensembles d'alertes, métriques de complexité et directives de sélection de filtres.

scripts/filter_molecules.py

Script de filtrage par lots pour entrées CSV/TSV/SDF/SMILES avec règles, alertes et seuils de complexité configurables.

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

Documentation

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

Citation des compétences d'agent scientifique

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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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