Cet article est une Preprint
Les preprints sont des rapports de recherche préliminaires qui n'ont pas été certifiés par l’évaluation par les pairs. Ils ne devraient pas être considérés comme guidant la pratique clinique ou les comportements liés à la santé et ne devraient pas être rapportés dans les médias comme des informations établies.
Les preprints publiées en ligne permettent aux auteurs de recevoir des commentaires rapidement, et toute la communauté scientifique peut évaluer indépendamment le travail et répondre en conséquence. Ces commentaires sont publiés avec les preprints que quiconque peut lire et servir d’évaluation post-publication.
IMPECCABLE: Integrated Modeling PipelinE for COVID Cure by Assessing Better LEads (preprint)
arxiv; 2020.
Preprint
Dans Anglais
| PREPRINT-ARXIV | ID: ppzbmed-2010.06574v1
ABSTRACT
The drug discovery process currently employed in the pharmaceutical industry typically requires about 10 years and $2-3 billion to deliver one new drug. This is both too expensive and too slow, especially in emergencies like the COVID-19 pandemic. In silicomethodologies need to be improved to better select lead compounds that can proceed to later stages of the drug discovery protocol accelerating the entire process. No single methodological approach can achieve the necessary accuracy with required efficiency. Here we describe multiple algorithmic innovations to overcome this fundamental limitation, development and deployment of computational infrastructure at scale integrates multiple artificial intelligence and simulation-based approaches. Three measures of performance are(i) throughput, the number of ligands per unit time; (ii) scientific performance, the number of effective ligands sampled per unit time and (iii) peak performance, in flop/s. The capabilities outlined here have been used in production for several months as the workhorse of the computational infrastructure to support the capabilities of the US-DOE National Virtual Biotechnology Laboratory in combination with resources from the EU Centre of Excellence in Computational Biomedicine.
Texte intégral:
Disponible
Collection:
Preprints
Base de données:
PREPRINT-ARXIV
Sujet Principal:
COVID-19
langue:
Anglais
Année:
2020
Type de document:
Preprint
Documents relatifs à ce sujet
MEDLINE
...
LILACS
LIS