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L'industrie chimique n'a fait qu'effleurer la surface des molécules possibles qui pourraient être utilisées comme médicaments, ce qui est inimaginablement plus grand que le nombre d'étoiles dans l'univers. Pour faciliter la navigation dans ce vaste espace chimique, les chercheurs utilisent de nouveaux outils informatiques qui rendent le processus moins cher et plus efficace, selon un article de couverture dans Chemical &Engineering News .
Les chercheurs en médicaments se sont traditionnellement appuyés sur le criblage à haut débit, dans lequel de petits réseaux de composés sont testés contre une cible, écrit la rédactrice en chef Laura Howes. Cette méthode dépend de la recherche de plus de molécules à tester, et elle peut être longue et coûteuse. Pour répondre au besoin de plus de molécules, les entreprises développent leurs bibliothèques physiques et virtuelles de composés. Les entreprises disposant de grands catalogues de composés virtuels conservent sous la main des fragments de molécules plus petites qui peuvent être utilisés comme blocs de construction pour des molécules plus grosses. Lorsqu'un client commande un composé à partir de ces bibliothèques, le fournisseur l'assemble à la demande à partir des blocs de construction, sur la base de données chimiques et expérimentales.
Grâce à une puissance de calcul accrue et aux immenses efforts déployés par les chimistes pour coder la chimie dans les ordinateurs, les chercheurs ont tiré parti de la technologie informatique, en utilisant des algorithmes ainsi que des technologies plus récentes, telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. L'optimisation des cribles avec une puissance de calcul et la combinaison des technologies de criblage permettent aux chercheurs d'être plus stratégiques, en réduisant les vastes possibilités de composés à tester. Bien qu'un médicament trouvé à l'aide de ces méthodes n'existe pas encore sur le marché, les experts disent que ce domaine est sur le point de croître en fonction du temps et de l'argent que l'industrie investit dans ces efforts. Des molécules fluorescentes révélées par la chimie quantique et le machine learning