A indústria química apenas arranhou a superfície de possíveis moléculas que poderiam ser usadas como drogas, o que é inimaginavelmente maior que o número de estrelas no universo. Para tornar a navegação neste vasto espaço químico mais gerenciável, os pesquisadores estão usando novas ferramentas computacionais que tornam o processo mais barato e mais eficiente, de acordo com uma reportagem de capa em Chemical &Engineering News .
Pesquisadores de drogas tradicionalmente confiam na triagem de alto rendimento, na qual pequenas matrizes de compostos são testadas contra um alvo, escreve a editora sênior Laura Howes. Esse método depende de encontrar mais moléculas para testar e pode ser demorado e caro. Para atender à necessidade de mais moléculas, as empresas estão aumentando suas bibliotecas físicas e virtuais de compostos. As empresas com grandes catálogos virtuais de compostos mantêm à mão fragmentos de moléculas menores que podem ser usados ​​como blocos de construção para moléculas maiores. Quando um cliente solicita um composto dessas bibliotecas, o fornecedor o monta sob demanda a partir dos blocos de construção, com base em dados químicos e experimentais.

Com a ajuda do aumento do poder de computação e do imenso esforço que os químicos fizeram para codificar a química nos computadores, os pesquisadores têm aproveitado a tecnologia computacional, usando algoritmos e tecnologias mais recentes, como inteligência artificial e aprendizado de máquina. Otimizar telas com poder computacional e combinar tecnologias de triagem permite que os pesquisadores sejam mais estratégicos, estreitando as vastas possibilidades de compostos a serem testados. Embora um medicamento encontrado usando esses métodos ainda não exista no mercado, especialistas dizem que esse campo está pronto para crescer com base na quantidade de tempo e dinheiro que a indústria está investindo nesses esforços. + Explorar mais

Moléculas fluorescentes reveladas pela química quântica e aprendizado de máquina