Scoperta computazionale dei farmaci, 2 volumi: Metodi e applicazioni

Titolo originale:

Computational Drug Discovery, 2 Volumes: Methods and Applications

Contenuto del libro:

Una risorsa completa che spiega le tecnologie computazionali efficienti e convenienti per l'ottimizzazione dei farmaci, al fine di consentire l'esplorazione e la progettazione di farmaci innovativi.

Computational Drug Discovery: Methods and Applications (2V set) copre un'ampia gamma di tecnologie computazionali all'avanguardia o di metodi di chimica computazionale che stanno trasformando la scoperta dei farmaci. Il libro approfondisce i recenti progressi, concentrandosi in particolare sulle applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI) nella previsione della struttura delle proteine, sullo screening virtuale abilitato dall'AI e sulla modellazione generativa. Inoltre, vengono trattati i principali progressi tecnologici nel campo dell'informatica che hanno un impatto sulla scoperta dei farmaci, come l'informatica quantistica e il cloud computing.

Vengono inoltre presentati capitoli dedicati alle recenti tendenze nel campo della progettazione di farmaci assistita dal computer, tra cui lo screening virtuale su scala ultra-grande per l'identificazione degli hit, le strategie computazionali per la progettazione di nuove modalità terapeutiche come i PROTAC e gli inibitori covalenti che hanno come bersaglio residui oltre la cisteina.

Per offrire le informazioni più aggiornate sui metodi computazionali utilizzati nella scoperta computazionale dei farmaci, il libro comprende capitoli che evidenziano l'uso della dinamica molecolare e di altri metodi correlati, l'applicazione dei metodi QM e QM/MM nella progettazione computazionale dei farmaci, le tecniche di navigazione e visualizzazione dello spazio chimico e l'utilizzo dei big data per guidare gli sforzi di scoperta dei farmaci.

Il libro è organizzato in otto sezioni tematiche, ognuna delle quali si concentra su uno specifico metodo o tecnologia computazionale rilevante per la scoperta di farmaci. Scritto da rinomati esperti del mondo accademico, dell'industria farmaceutica e dei principali fornitori di software per la scoperta di farmaci, offre una panoramica dei più recenti progressi nella scoperta computazionale di farmaci.

Gli argomenti principali trattati nel libro includono:

⬤ L'applicazione delle simulazioni di dinamica molecolare e degli approcci correlati nella scoperta dei farmaci.

⬤ L'applicazione della MQ, degli approcci ibridi come MQ/MM e del quadro degli orbitali molecolari dei frammenti per la comprensione delle interazioni proteina-ligando.

⬤ L'adozione dell'intelligenza artificiale nella scoperta pre-clinica di farmaci, che comprende la previsione della struttura delle proteine, la modellazione generativa per la progettazione de novo e lo screening virtuale.

⬤ Tecniche per la navigazione e la visualizzazione dello spazio chimico, insieme all'utilizzo dei big data per guidare gli sforzi di scoperta dei farmaci.

⬤ Metodi per l'esecuzione di screening virtuali su larghissima scala per l'identificazione di hit.

⬤ Strategie computazionali per la progettazione di nuovi modelli terapeutici, tra cui PROTAC e colle molecolari.

⬤ Approcci ADMET in silico per la previsione di una varietà di endpoint farmacocinetici e fisico-chimici.

⬤ Il ruolo delle tecnologie informatiche come il quantum computing e il cloud computing nell'accelerare la scoperta dei farmaci.

Questo libro fornirà ai lettori una panoramica dei più recenti progressi nella scoperta computazionale dei farmaci e costituirà una preziosa risorsa per i professionisti impegnati nella scoperta dei farmaci.