Computational Drug Discovery, 2 Volumes: Methods and Applications
Komplexný zdroj vysvetľujúci účinné a nákladovo efektívne výpočtové technológie na optimalizáciu liečiv s cieľom umožniť inovatívny prieskum a návrh liečiv
Computational Drug Discovery: Metódy a aplikácie (súbor 2V) pokrýva širokú škálu špičkových výpočtových technológií alebo metód výpočtovej chémie, ktoré transformujú objavovanie liečiv. Kniha sa zaoberá najnovším pokrokom, pričom sa zameriava najmä na aplikácie umelej inteligencie (AI) v oblasti predpovedania štruktúry proteínov, virtuálneho skríningu s využitím AI a generatívneho modelovania. Okrem toho sa zaoberá kľúčovými technologickými pokrokmi v oblasti výpočtovej techniky, ktoré majú vplyv na objavovanie liekov, ako sú kvantová výpočtová technika a cloud computing.
Okrem toho sa uvádzajú aj špecializované kapitoly, ktoré sa zaoberajú najnovšími trendmi v oblasti počítačom podporovaného navrhovania liekov vrátane ultra rozsiahleho virtuálneho skríningu na identifikáciu hitov, počítačových stratégií na navrhovanie nových terapeutických modalít, ako sú PROTAC a kovalentné inhibítory zamerané na zvyšky mimo cysteínu.
S cieľom ponúknuť čo najaktuálnejšie informácie o výpočtových metódach využívaných pri výpočtovom objavovaní liečiv obsahuje kapitoly zdôrazňujúce používanie molekulovej dynamiky a iných súvisiacich metód, aplikáciu QM a QM/MM metód pri výpočtovom navrhovaní liečiv a techniky na navigáciu a vizualizáciu chemického priestoru, ako aj využívanie veľkých objemov údajov na podporu úsilia pri objavovaní liečiv.
Kniha je premyslene rozdelená do ôsmich tematických častí, z ktorých každá sa zameriava na konkrétnu výpočtovú metódu alebo technológiu relevantnú pre objavovanie liečiv. Kniha, ktorej autormi sú renomovaní odborníci z akademickej obce, farmaceutického priemyslu a významní poskytovatelia softvéru na objavovanie liečiv, ponúka prehľad najnovších pokrokov v oblasti počítačového objavovania liečiv.
Medzi kľúčové témy, ktorými sa kniha zaoberá, patria:
⬤ Použitie simulácií molekulovej dynamiky a súvisiacich prístupov pri objavovaní liečiv.
⬤ Použitie QM, hybridných prístupov, ako je QM/MM, a fragmentového molekulového orbitálneho rámca na pochopenie interakcií proteín-ligand.
⬤ Použitie umelej inteligencie v predklinickom objavovaní liečiv, zahŕňajúce predpovedanie štruktúry proteínov, generatívne modelovanie pre de novo dizajn a virtuálny skríning.
⬤ Techniky na navigáciu a vizualizáciu chemického priestoru spolu s využívaním veľkých objemov údajov na podporu úsilia o objavovanie liekov.
⬤ Metódy na vykonávanie veľmi rozsiahleho virtuálneho skríningu na identifikáciu hitov.
⬤ Výpočtové stratégie na navrhovanie nových terapeutických modelov vrátane PROTAC a molekulárnych lepidiel.
⬤ In silico prístupy ADMET na predpovedanie rôznych farmakokinetických a fyzikálno-chemických koncových bodov.
⬤ Úloha výpočtových technológií, ako sú kvantové výpočty a cloud computing, pri urýchľovaní objavovania liekov.
Táto kniha poskytne čitateľom prehľad najnovších pokrokov v oblasti počítačového objavovania liečiv a poslúži ako cenný zdroj informácií pre odborníkov zaoberajúcich sa objavovaním liečiv.