Collaborative Drug Discovery anuncia una nueva subvención de los NIH para desarrollar un desambiguador automatizado de identidad molecular

Burlingame, California - 19 de diciembre de 2022 - Collaborative Drug Discovery, en colaboración con la Universidad de Miami, ha recibido una subvención de 1.119.880 dólares de la Biblioteca Nacional de Medicina para desarrollar el Desambiguador Automatizado de Identidad Molecular (AutoMID).

Las moléculas pequeñas son una de las clases terapéuticas más importantes para aliviar el sufrimiento y, en muchos casos, la muerte de cientos de millones de personas en todo el mundo. Las moléculas pequeñas también sirven como herramientas inestimables para estudiar la biología, a menudo con el objetivo de validar nuevas dianas para el desarrollo de futuros fármacos terapéuticos. La reproducibilidad de los resultados experimentales y la interoperabilidad y reutilización de los conjuntos de datos resultantes dependen de descripciones precisas de los objetos de investigación asociados y, lo que es más importante, de representaciones correctas de las pequeñas moléculas que se prueban en ensayos biológicos. Por ejemplo, no es posible desarrollar modelos predictivos de las interacciones entre dianas proteicas y pequeñas moléculas si las representaciones de sus estructuras químicas no son correctas. Muchos factores contribuyen a que se produzcan errores en las estructuras químicas notificadas en las bases de datos de referencia de cribado de moléculas pequeñas y ómicas, en las publicaciones científicas y en muchos otros recursos y documentos basados en la web. Debido a la complejidad de la representación de gráficos de estructuras químicas de moléculas pequeñas y a la falta de una curación exhaustiva, los errores son introducidos con frecuencia por personas no expertas y la propagación de errores a través de diferentes activos de investigación digital es un problema generalizado. Para hacer frente a este problema mediante un enfoque escalable, proponemos el Desambiguador Automatizado de Identidad Molecular (AutoMID). AutoMID se podrá utilizar en modo batch a escala mediante una API, por ejemplo para ayudar a la normalización y registro de estructuras químicas por parte de los mantenedores de activos de investigación digitales, y también en modo interactivo (UI) para que los investigadores cotidianos puedan validar o corregir rápida y fácilmente sus representaciones de pequeñas moléculas. AutoMID aprovechará extensas bases de datos vinculadas y altamente estandarizadas de estructuras químicas e información asociada, incluidos nombres, sinónimos, actividad biológica y propiedades físicas, así como sus fuentes/procedencia, y utilizará reglas expertas e IA para permitir una desambiguación fiable de las identidades de las estructuras químicas a escala.