Un desafío computacional comunitario ciego sobre descubrimiento de fármacos contra coronavirus

Área de la Ciencia:

• Descubrimiento de Fármacos
• Química Computacional
• Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

• Los desafíos ciegos computacionales son cruciales para el progreso científico imparcial.
• El Consorcio de Descubrimiento de Fármacos Antivirales Estructuro-habilitados impulsado por IA (SAPCDC) se enfoca en el descubrimiento de antivirales contra coronavirus.
• El proyecto OpenADMET y la plataforma Polaris facilitan iniciativas colaborativas de descubrimiento de fármacos.

Objetivo del estudio:

• Informar sobre los resultados y las ideas de un desafío ciego de ciencia abierta en el descubrimiento computacional de fármacos.
• Evaluar métodos computacionales para predecir la potencia bioquímica y las poses de ligandos cristalográficos contra SARS-CoV-2 y MERS-CoV Mpro.
• Evaluar múltiples puntos finales de ensayos ADMET (Absorción, Distribución, Metabolismo, Excreción, Toxicidad).

Principales métodos:

• Participantes globales de la academia y la industria desarrollaron y aplicaron métodos computacionales.
• Conjuntos de datos de descubrimiento de fármacos experimentales previamente no revelados sirvieron como puntos de referencia.
• Las presentaciones se evaluaron en múltiples tareas y compuestos, estableciendo tablas de clasificación de rendimiento.
• Se realizaron meta-análisis para evaluar las fortalezas y debilidades metodológicas.

Principales resultados:

• Se establecieron tablas de clasificación de rendimiento para diversas tareas computacionales.
• Se identificaron ideas clave sobre las fortalezas metodológicas y las debilidades comunes.
• El estudio proporciona una base para las mejores prácticas en la evaluación del aprendizaje automático en el mundo real.

Conclusiones:

• El desafío avanzó métodos computacionales reproducibles, confiables y de alto impacto en el descubrimiento de fármacos.
• Se exploraron las mejores prácticas y las debilidades en el diseño y la ejecución de futuros desafíos ciegos.
• Las plataformas de próxima generación como Polaris permiten un diseño riguroso de desafíos y la participación de la comunidad.