È stato rilasciato il framework Covalent-MAS per la progettazione iterativa di farmaci

I sviluppatori hanno presentato Covalent-MAS — un framework Python modulare destinato all'automatizzazione del processo di creazione di farmaci covalenti. Lo strumento è orientato alla risoluzione di problemi di progettazione iterativa di molecole utilizzando metodi di apprendimento automatico.

Il sistema supporta l'ottimizzazione multicriterio e l'apprendimento basato su dati di prova. Nel framework è integrato un adattatore per AutoDock Vina, che consente di eseguire il docking molecolare per valutare l'affinità dei composti. L'utilizzo di questo stack ha permesso di aumentare il tasso di generazione di molecole valide fino al 98,81%.

L'architettura della soluzione è costruita sul principio modulare, il che dà ai ricercatori la possibilità di configurare in modo flessibile le pipeline di generazione e filtraggio delle strutture chimiche. Il framework è destinato all'integrazione in ambienti di calcolo esistenti utilizzati nello sviluppo farmaceutico e nella bioinformatica.

Il progetto è stato pubblicato in accesso aperto per gli specialisti nel campo della chimica computazionale. Lo strumento consente di ridurre il tempo di verifica delle ipotesi nella ricerca di nuovi composti attivi grazie all'elaborazione iterativa automatizzata dei dati.