The role and potential of computer-aided drug discovery strategies in the discovery of novel antimicrobials

药物发现 鉴定(生物学) 风险分析(工程) 抗菌药物 药物开发 计算机科学 药品 资源(消歧) 数据科学 医学 抗生素 生物信息学 药理学 生物 计算机网络 植物 微生物学
作者
Samson O. Oselusi,Phumuzile Dube,Adeshina I. Odugbemi,Kolajo Adedamola Akinyede,Tosin L. Ilori,Elizabeth Oyebola Egieyeh,Nicole RS. Sibuyi,Mervin Meyer,Abram M. Madiehe,Gerald J. Wyckoff,Samuel Egieyeh
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:169: 107927-107927 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.107927
摘要

Antimicrobial resistance (AMR) has become more of a concern in recent decades, particularly in infections associated with global public health threats. The development of new antibiotics is crucial to ensuring infection control and eradicating AMR. Although drug discovery and development are essential processes in the transformation of a drug candidate from the laboratory to the bedside, they are often very complicated, expensive, and time-consuming. The pharmaceutical sector is continuously innovating strategies to reduce research costs and accelerate the development of new drug candidates. Computer-aided drug discovery (CADD) has emerged as a powerful and promising technology that renews the hope of researchers for the faster identification, design, and development of cheaper, less resource-intensive, and more efficient drug candidates. In this review, we discuss an overview of AMR, the potential, and limitations of CADD in AMR drug discovery, and case studies of the successful application of this technique in the rapid identification of various drug candidates. This review will aid in achieving a better understanding of available CADD techniques in the discovery of novel drug candidates against resistant pathogens and other infectious agents.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
三三得九完成签到 ,获得积分10
刚刚
Whisper完成签到 ,获得积分10
6秒前
飞云完成签到 ,获得积分10
7秒前
hwen1998完成签到 ,获得积分10
7秒前
幸福的千琴完成签到,获得积分10
12秒前
星丶完成签到 ,获得积分10
13秒前
Moomba完成签到 ,获得积分10
13秒前
peipei完成签到,获得积分10
13秒前
woxinyouyou完成签到,获得积分0
14秒前
Cheng完成签到 ,获得积分10
17秒前
皮汤汤完成签到 ,获得积分10
19秒前
蒙开心完成签到 ,获得积分10
25秒前
jhanfglin完成签到,获得积分10
28秒前
李牛牛完成签到,获得积分10
29秒前
susan完成签到 ,获得积分10
33秒前
1234完成签到,获得积分10
35秒前
hyde完成签到,获得积分10
36秒前
111完成签到,获得积分10
39秒前
basket完成签到 ,获得积分10
39秒前
熊熊完成签到,获得积分10
45秒前
Zer完成签到,获得积分10
47秒前
yxdjzwx完成签到,获得积分10
47秒前
51秒前
suki完成签到 ,获得积分10
52秒前
小太阳完成签到,获得积分10
58秒前
世上僅有的榮光之路完成签到,获得积分10
1分钟前
Adam完成签到,获得积分10
1分钟前
骑着蚂蚁追大象完成签到,获得积分10
1分钟前
001完成签到 ,获得积分10
1分钟前
活ni的pig完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小朱完成签到,获得积分10
1分钟前
柒月完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ira完成签到,获得积分10
1分钟前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
huangqian完成签到,获得积分10
1分钟前
zhou_hu发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
kdjm688完成签到 ,获得积分10
1分钟前
huohuo完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Rock-Forming Minerals, Volume 3C, Sheet Silicates: Clay Minerals 2000
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 930
The Healthy Socialist Life in Maoist China 600
The Vladimirov Diaries [by Peter Vladimirov] 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3265666
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2905615
关于积分的说明 8334257
捐赠科研通 2575918
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1400253
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 654712
邀请新用户注册赠送积分活动 633550