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Artículo

Artificial Intelligence Deconstructs Drug Targeting in Vivo by Leveraging a Transformer Platform

Fernandez, ArielIcon
Fecha de publicación: 07/2021
Editorial: American Chemical Society
Revista: ACS Medicinal Chemistry Letters
ISSN: 1948-5875
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Información y Bioinformática

Resumen

Lead optimization in structure-based drug design ultimately requires that the therapeutic agent be evaluated in the cellular context. However, the in vivo control of the target structure remains unyielding to computational modeling. This situation may change as transformer technologies enable a deconstruction of in vivo cooperativity steering drug-induced protein folding.
Palabras clave: ARTIFICIAL INTELLIGENCE , DRUG-INDUCED PROTEIN FOLDING , IN VIVO PROTEIN FOLDING , MOLECULAR DYNAMICS , STRUCTURE-BASED DRUG DESIGN , TRANSFORMER
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/211913
DOI: http://dx.doi.org/10.1021/acsmedchemlett.1c00237
Colecciones
Articulos(INQUISUR)
Articulos de INST.DE QUIMICA DEL SUR
Citación
Fernandez, Ariel; Artificial Intelligence Deconstructs Drug Targeting in Vivo by Leveraging a Transformer Platform; American Chemical Society; ACS Medicinal Chemistry Letters; 12; 7; 7-2021; 1052-1055
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