Drug Discovery and Molecular Dynamics: Methods, Applications and Perspective Beyond the Second Timescale

计算机科学 透视图(图形) 药物发现 采样(信号处理) 毫秒 外推法 分子动力学 数据科学 化学 生物信息学 物理 计算化学 人工智能 生物 滤波器(信号处理) 数学 数学分析 计算机视觉 天文
作者
Gerard Martínez-Rosell,Toni Giorgino,Matt Harvey,Gianni De Fabritiis
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science]
卷期号:17 (23) 被引量:33
标识
DOI:10.2174/1568026617666170414142549
摘要

Bio-molecular dynamics (MD) simulations based on graphical processing units (GPUs) were first released to the public in the early 2009 with the code ACEMD. Almost 8 years after, applications now encompass a broad range of molecular studies, while throughput improvements have opened the way to millisecond sampling timescales. Based on an extrapolation of the amount of sampling in published literature, the second timescale will be reached by the year 2022, and therefore we predict that molecular dynamics is going to become one of the main tools in drug discovery in both academia and industry. Here, we review successful applications in the drug discovery domain developed over these recent years of GPU-based MD. We also retrospectively analyse limitations that have been overcome over the years and give a perspective on challenges that remain to be addressed.
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