Collaborative Drug Discovery annonce une nouvelle subvention du NIH pour développer un désambiguïsateur d'identité moléculaire automatisé

Burlingame, Californie - 19 décembre 2022 - Collaborative Drug Discovery, en collaboration avec l'Université de Miami, a reçu une subvention de 1 119 880 dollars de la National Library of Medicine pour développer l'Automated Molecular Identity Disambiguator (AutoMID).

Les petites molécules constituent l'une des plus importantes classes de produits thérapeutiques qui soulagent la souffrance et, dans de nombreux cas, la mort de centaines de millions de personnes dans le monde. Les petites molécules sont également des outils précieux pour étudier la biologie, souvent dans le but de valider de nouvelles cibles pour le développement de futurs médicaments thérapeutiques. La reproductibilité des résultats expérimentaux, ainsi que l'interopérabilité et la réutilisation des ensembles de données qui en résultent, dépendent de la précision des descriptions des objets de recherche associés et, surtout, de la représentation correcte des petites molécules qui sont testées dans des essais biologiques. Par exemple, il n'est pas possible de développer des modèles prédictifs des interactions entre les cibles protéiques et les petites molécules si la représentation de leur structure chimique n'est pas correcte. De nombreux facteurs contribuent aux erreurs dans les structures chimiques rapportées dans les bases de données de référence sur le criblage des petites molécules et les omiques, les publications scientifiques et de nombreux autres documents et ressources en ligne. En raison de la complexité de la représentation des graphes de la structure chimique des petites molécules et de l'absence de contrôle approfondi, les erreurs sont fréquemment introduites par des non-experts et la propagation des erreurs à travers différents actifs de recherche numériques est un problème omniprésent. Pour résoudre ce problème difficile par une approche évolutive, nous proposons l'Automated Molecular Identity Disambiguator (AutoMID). AutoMID sera utilisable en mode batch à l'échelle via une API, par exemple pour aider à la normalisation et à l'enregistrement des structures chimiques par les mainteneurs de ressources de recherche numériques, et également en mode interactif (UI) pour les chercheurs de tous les jours afin de valider ou de corriger rapidement et facilement leurs représentations de petites molécules. AutoMID s'appuiera sur de vastes bases de données reliées et hautement normalisées de structures chimiques et d'informations associées, notamment les noms, les synonymes, l'activité biologique et les propriétés physiques, ainsi que leurs sources et leur provenance, et exploitera des règles d'experts et l'intelligence artificielle pour permettre une désambiguïsation fiable des identités des structures chimiques à l'échelle.