Aperçus sur les approches basées sur l'apprentissage automatique pour le criblage virtuel dans la découverte de médicaments : stratégies existantes et rationalisation par FP-CADD

CONTEXTE : L'apprentissage automatique est un domaine de recherche actif en informatique grâce à la disponibilité de grandes collections de données de toutes sortes suscitant un intérêt pour le développement de nouveaux outils pour l'exploration des données. Les méthodes d'apprentissage automatique ont de larges applications dans les méthodes de découverte de médicaments assistée par ordinateur. Les approches les plus remarquables de l'apprentissage automatique sont utilisées dans la conception de médicaments, ce qui aide davantage le processus de modélisation biologique dans la découverte de médicaments. Principalement, deux catégories principales sont présentes : le criblage virtuel basé sur le ligand (LBVS) et le criblage virtuel basé sur la structure (SBVS), cependant, les approches d'apprentissage automatique relèvent principalement de la catégorie LBVS. OBJECTIFS : Cette étude expose les principales approches d'apprentissage automatique utilisées dans le LBVS. De plus, nous avons introduit un protocole nommé FP-CADD qui décrit une règle de fongibilité en 4 étapes pour la découverte de médicaments, les quatre protocoles de la découverte de médicaments assistée par ordinateur (FP-CADD). Divers aspects importants ainsi qu'une analyse SWOT de FP-CADD sont également discutés dans cet article. CONCLUSION : Grâce à cette étude approfondie, nous avons observé que dans les algorithmes LBVS, les machines à vecteurs de support (SVM) et les forêts aléatoires (RF) sont largement utilisées en raison de leur haute précision et efficacité. Ces approches de criblage virtuel ont le potentiel de révolutionner le domaine de la conception de médicaments. De plus, nous croyons que le flux de processus présenté dans cette étude, nommé FP-CADD, peut rationaliser l'ensemble du processus de découverte de médicaments assistée par ordinateur. En adoptant cette règle, les études liées à la découverte de médicaments peuvent être rendues homogènes et ce protocole peut également être considéré comme un critère d'évaluation dans le processus d'examen par les pairs des articles de recherche.