ChemVassa: A New Method for Identifying Small Molecule Hits in Drug Discovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ChemVassa, a new chemical structure search technology, was developed to allow rapid in silico screening of compounds for hit and hit-to-lead identification in drug development. It functions by using a novel type of molecular descriptor that examines, in part, the structure of the small molecule undergoing analysis, yielding its "information signature." This descriptor takes into account the atoms, bonds, and their positions in 3-dimensional space. For the present study, a database of ChemVassa molecular descriptors was generated for nearly 16 million compounds (from the ZINC database and other compound sources), then an algorithm was developed that allows rapid similarity searching of the database using a query molecular descriptor (e.g., the signature of atorvastatin, below). A scoring metric then allowed ranking of the search results. We used these tools to search a subset of drug-like molecules using the signature of a commercially successful statin, atorvastatin (Lipitor™). The search identified ten novel compounds, two of which have been demonstrated to interact with HMG-CoA reductase, the macromolecular target of atorvastatin. In particular, one compound discussed in the results section tested successfully with an IC50 of less than 100uM and a completely novel structure relative to known inhibitors. Interactions were validated using computational molecular docking and an Hmg-CoA reductase activity assay. The rapidity and low cost of the methodology, and the novel structure of the interactors, suggests this is a highly favorable new method for hit generation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle