Descubrimiento computacional de fármacos, 2 volúmenes: Métodos y aplicaciones

Título original:

Computational Drug Discovery, 2 Volumes: Methods and Applications

Contenido del libro:

Recurso exhaustivo que explica tecnologías computacionales eficientes y rentables para la optimización de fármacos con el fin de permitir la exploración y el diseño innovadores de fármacos.

Descubrimiento computacional de fármacos: Methods and Applications (2V set) cubre una amplia gama de tecnologías computacionales de vanguardia o métodos de química computacional que están transformando el descubrimiento de fármacos. El libro profundiza en los avances recientes, centrándose especialmente en las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la predicción de estructuras proteicas, el cribado virtual con IA y el modelado generativo. Además, cubre los principales avances tecnológicos en computación que afectan al descubrimiento de fármacos, como la computación cuántica y la computación en la nube.

Por otra parte, también se presentan capítulos dedicados a las tendencias recientes en el campo del diseño de fármacos asistido por ordenador, incluyendo el cribado virtual a gran escala para la identificación de éxitos, estrategias computacionales para el diseño de nuevas modalidades terapéuticas como PROTACs e inhibidores covalentes dirigidos a residuos más allá de la cisteína.

Para ofrecer la información más actualizada sobre los métodos computacionales utilizados en el descubrimiento computacional de fármacos, incluye capítulos que destacan el uso de la dinámica molecular y otros métodos relacionados, la aplicación de métodos QM y QM/MM en el diseño computacional de fármacos, y técnicas para navegar y visualizar el espacio químico, así como la utilización de big data para impulsar los esfuerzos de descubrimiento de fármacos.

El libro está cuidadosamente organizado en ocho secciones temáticas, cada una centrada en un método computacional específico o en una tecnología relevante para el descubrimiento de fármacos. Escrito por expertos de renombre del mundo académico, la industria farmacéutica y los principales proveedores de software de descubrimiento de fármacos, ofrece una visión general de los últimos avances en el descubrimiento computacional de fármacos.

Los temas clave tratados en el libro incluyen:

⬤ Aplicación de simulaciones de dinámica molecular y enfoques relacionados en el descubrimiento de fármacos.

⬤ La aplicación de QM, enfoques híbridos como QM/MM, y el marco de orbitales moleculares de fragmentos para comprender las interacciones proteína-ligando.

⬤ Adopción de la inteligencia artificial en el descubrimiento preclínico de fármacos, abarcando la predicción de la estructura de proteínas, el modelado generativo para el diseño de novo y el cribado virtual.

⬤ Técnicas para navegar y visualizar el espacio químico, junto con la utilización de big data para impulsar los esfuerzos de descubrimiento de fármacos.

⬤ Métodos para realizar cribados virtuales a gran escala para la identificación de éxitos.

⬤ Estrategias computacionales para el diseño de nuevos modelos terapéuticos, incluyendo PROTACs y colas moleculares.

⬤ Enfoques ADMET in silico para predecir una serie de parámetros farmacocinéticos y fisicoquímicos.

⬤ El papel de las tecnologías informáticas, como la computación cuántica y la computación en nube, en la aceleración del descubrimiento de fármacos.

Este libro proporcionará a los lectores una visión general de los últimos avances en el descubrimiento computacional de fármacos y servirá como un valioso recurso para los profesionales dedicados al descubrimiento de fármacos.