對于口服小分子藥物，藥物化學家的首要任務是提高其生物利用度（F%），以達到臨床上可預測、穩健的暴露。通常影響F%的主要因素有腸上皮的滲透性、溶解度、溶解速率、首過代謝、胃腸道代謝以及化學降解等，其中腸上皮的滲透是影響F的關鍵因素。
藥物化學家通過調節化合物的類藥性質來調控藥物的代謝動力學，進而影響其口服生物利用度。藥物類藥性質和生物利用度之間的關系最早由經典的Lipinski的五原則（Ro5)來確立，后續不同頭部公司都進行了擴展和衍生。隨著藥物性質的變化以及對藥物和機體作用機理的理解，Ro5中一些的限定已經變得不那么重要了，比如Ro5中的分子量參數對于預測藥物的溶解度和滲透性方面并沒有LogD和芳環數更重要。
為了尋找最新的影響口服藥物滲透和生物利用度的分子特性趨勢，拜耳公司科學家從自己公司中挑出2000多種具有大鼠口服F%數據的化合物，以及20000多種具有Caco-2滲透性數據的化合物進行總結分析，以促進口服藥物F%和滲透性的優化，特別是那些超越Ro5規則之外的（bRo5）化合物-比如大分子量的PROTAC-提供設計參考。
影響口服生物利用度的關鍵參數
總共篩選出2237個分子的大鼠口服生物利用度數據，關注溶解度、滲透性和肝臟代謝三種參數對生物利用度的影響。
溶解度在藥物吸收中起到重要作用，因為藥物分子必須先溶解之后才有可能被吸收，首先考察了動力學溶解度和F%的相關性，得到的結論是：沒有相關性。
因為動力學溶解度只是熱力學溶解度的近似值，而且早期在研究F%時，通常是使用溶解處方給藥，導致溶解度的影響被大大降低。
Caco-2滲透性數據和肝細胞清除率和F%有著一定的相關性。滲透性增加，以及大鼠肝細胞穩定的化合物，F%通常較高。這表明腸滲透性和首過代謝對F%影響較大，同時如果其中一個參數（比如滲透性）很差，即使另一個參數（比如代謝穩定性）很好，也很難總體提高F。外排轉運體對滲透性的影響包括在上述數據中（Papp A-B)，通過對外排比的計算發現，外排比較低的分子F也較高。
腸道滲透性和外排是影響F%最關鍵的參數之一。在拜耳計劃推進的口服PCC分子中沒有一例是滲透性差的分子。
結構特性與肝臟代謝
肝臟代謝也是影響F的主要因素，在常用的分子特性中，親脂性被認為是和肝臟代謝最相關的參數，分子的親脂性強就會通過疏水相互作用和肝臟的代謝酶更強結合，代謝效率更高。其他相關的參數有可旋轉鍵數（rotBonds)，飽和碳占比（F(sp3))，拓撲極性表面積（TPSA）等也會不同程度影響肝臟代謝。
8種變量對化合物肝臟代謝的相對重要程度
不過需要注意的是這些參數并不是嚴格的完全獨立，有些參數是相互關聯的，比如飽和碳占比較高的分子通常親脂性也較高。
結構特性與滲透性
接下來從Caco-2實驗中的滲透性數據分析影響滲透的因素，首先排除了回收率＜65%的分子，一些分子的低溶解度可能是造成回收率較低的一個原因。
1：分子量、親脂性對滲透性的影響
8種變量對化合物A-B方向表觀滲透率的相對重要程度
將化合物分為低 (≤400)、中等 (400 < x ≤ 600) 和高 (x > 600) 分子量范圍，從下圖可以看出一個趨勢，低分子量范圍滲透性更好，在更低 (cLogD7.5 < 0.5) 和更高高親脂性 (cLogD7.5 > 5) 的極端情況下，平均滲透率接近于零。不過在高親脂性的條件下偶爾會出現一些高滲透分子的特例。
不同分子量級別都是在clogD7.5=3.25附近的化合物具有最佳的滲透性，和Ro5規則中類似。
右圖中也顯示，分子量較低的化合物外排比通常較低，不過隨著分子量的趨勢增加，出現最大外排比的LogD7.5值也相應增加，比如低分子量的最大外排比出現在1.25，高分子量化合物出現在2.25。因此設計分子時需要兼顧最佳滲透性和最小外排比之間的平衡。
在極端的高LogD的化合物如果想得到高滲透性，必須分子量較??；在LogD7.5=3.25的最優質值附近的化合物可以保持良好的滲透性，直到分子量大于700。
通常會有人疑惑，為什么更高的親脂性化合物滲透性反而降低了？主要原因可能是高親脂化合物和細胞膜中的脂質部分疏水結合力較強，無法穿透細胞膜進入水相，因此化合物親脂性過高也會影響其滲透。
2：分子量、pKa對滲透性的影響
堿性化合物（pKa＞6，在生理pH=7.4條件下部分或者全部電離）在分子量小于500時具有良好的滲透性，超過500，平均滲透性開始變差，不過即便分子量達到700，也會存在具有良好滲透性的堿性化合物。
更強堿性化合物（pKa=9-10）只有在分子量小于400才具有良好的平均滲透性，可能高分子量加上質子化后的電離狀態對分子通過疏水膜難度更大。
非堿性化合物（pKa≤6）在分子量小于700的范圍內均表現出中等至優良的滲透性，分子量也超過了Ro5規則中500分子量的限制。
強酸性化合物（pKa＜4）和強堿性化合物類似，在分子量小于400時表現出良好的滲透性，也是由于其在生理環境的電離限制了其穿越膜的親脂部分。
不過分子量、pKa和外排比之間的關系有些混亂，無法提供明顯的趨勢指導，因此通過設計分子的分子量和pKa可以調整其滲透性，但是無法克服外排比的問題（當然運氣好的時候除外）。
總結出pKa、分子量具有良好滲透性的范圍，上圖為超過50%的化合物具有良好滲透性的pKa、分子量范圍。
3：其他參數對滲透性的影響
HBD（氫鍵供體）從0-5，平均滲透性逐漸降低，超過該范圍，滲透性接近最小值；
HBA（氫鍵受體）從1-10，平均滲透性逐漸降低，超過該范圍，滲透性接近最小值；
TPSA（拓撲極性表面積）從0-250，平均滲透性急劇下降，超過該范圍，滲透性接近最小值；
可旋轉鍵數增加，A-B滲透性逐漸降低，直到超過12-16旋轉鍵，滲透性接近最小值；
芳環數目增加，A-B滲透性逐漸降低，直到7個芳環時，滲透性接近最小值；
F(SP3)飽和鍵占比對滲透性以及外排比沒有明確的相關性。
對于以上幾個參數，檢測了B-A滲透性基本也符合上述趨勢。
上述幾個特性在外排比上卻表現出相反的趨勢：隨著HBD/HBA/TPSA/可旋轉鍵、芳環數的增加，外排比（藍色線）也增加，不過在超過某一界限時，外排比會逐漸下降，比如HBD從0-5，外排比逐漸增加，在超過5時，外排比開始下降。
bRo5化合物的F%和滲透性
通過以上分析發現大多數情況都是符合Ro5范圍，不過唯一例外的是分子量，Ro5的上限是500，但是對于很多分子-特別是中性分子，分子量擴展到700依舊存在很好的滲透性。
不過在分子量大于700后，大多數分子都表現出很低的滲透性，只有大約6%的高分子量分子表現出中高等滲透性。對于這些表現較好分子分析了其主要特性：
1：分子中含有大環結構：大環結構的折疊掩蓋了分子表面的一些特性（比如裸露的極性基團）同時降低了其柔性，這些有助于其穿透細胞膜。
2：存在linker結構：linker如啞鈴的連接臂，廣泛應用于PROTAC中，設計良好的linker可以使大分子類似大環一樣折疊，掩蔽極性基團和降低旋轉。
這種在水和非極性環境中可以變換折疊構象的性質被稱為變色龍效應，通過利用該性質可以提高大分子量分子的滲透性。
另外Abbive科學家建議使用AB-MPS來指導F%優化。
AB-MPS定義為違反＞1項Ro5規則且分子量大于500。AB-MPS=（abs(cLogD7.4-3）+芳環數+可旋轉鍵數），AB-MPS大于14在大鼠中表現出較差的F%。
總結優化F%和滲透性的準則
口服生物利用度主要取決于滲透性和代謝穩定性，優先從該兩個參數優化提升F%。
當代謝穩定性較差時可以通過降低分子的親脂性來獲益，通過代謝物結構識別減少代謝軟點。
動力學溶解度對優化F%的指導意義有限，有價值的是熱力學溶解度，但是在前期很難獲得熱力學溶解度。
滲透性差的化合物影響最大的是LogD、分子量和HBD，將LogD7.5優化到3.25附近，同時盡量降低分子量和HBD。
此外，降低HBA、TPSA、可旋轉鍵和芳環數也可以提高滲透性。飽和碳占比沒有指導意義。
酸堿化合物將pKa優化到接近中性可以提高滲透性，不過如果是因為外排的原因導致滲透性變差，不建議繼續將pKa優化到中性。
酸pKa＞4；堿pKa＜9；在分子量大于700的情況下有可能實現高滲透，pKa不在此范圍需要降低分子量到500以下實現高滲透。兩性離子，堿性中心的 pKa <9，酸性中心的 pKa >4，則高滲透性是可能的。
對于分子量大于700的化合物實現高滲透有很大難度，但是通過環化和形成分子內氫鍵可能有益，另外對于這類分子Caco2實驗不能提供可靠的滲透性數據，需要通過EPSA(實驗極性表面積）分析手段來實現。
