Enhancing Early-Stage Drug Discovery through Biophysical Approaches

Accelerar el procés de descobriment de fàrmacs requereix estratègies efectives per trobar molècules prometedores i la caracteritzar les proteïnes. Aquesta tesi presenta mètodes computacionals que són escalables, pràctics i centrats en les primeres etapes del descobriment de fàrmacs. En primer lloc, hem desenvolupat un algoritme de cribratge virtual que recupera de manera eficient molècules actives de biblioteques químiques ultra grans a un cost computacional assequible. Es pot aplicar tant a cribratges basats en lligands com en proteïnes. Paral·lelament, hem desenvolupat una funció de puntuació hidropàtica derivada de la mecànica quàntica per a la complementarietat proteïna-lligand que avalua la conformació bioactiva per sobre de les altres. En segon lloc, hem creat GPCRmd-NMR, una plataforma d'accés obert que integra simulacions de dinàmica molecular amb dades de desplaçament químic. Aquesta eina permet als usuaris vincular els resultats experimentals de la NMR amb estats conformacionals de proteïnes i dona suport a tasques com l'assignació de senyals i facilita la caracterització del residus. En conjunt, aquestes contribucions tenen com a objectiu millorar l'eficiència i l'accessibilitat de les eines computacionals per al descobriment de fàrmacs en etapes primerenques.

Authors

Publication Details

Journal
Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Published
2026-01-12
Primary Topic
Receptor Mechanisms and Signaling
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Enhancing Early-Stage Drug Discovery through Biophysical Approaches

Brian Medel Lacruz
Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Receptor Mechanisms and Signaling
article

Enhancing Early-Stage Drug Discovery through Biophysical Approaches

Brian Medel Lacruz
article en

Abstract

Accelerar el procés de descobriment de fàrmacs requereix estratègies efectives per trobar molècules prometedores i la caracteritzar les proteïnes. Aquesta tesi presenta mètodes computacionals que són escalables, pràctics i centrats en les primeres etapes del descobriment de fàrmacs. En primer lloc, hem desenvolupat un algoritme de cribratge virtual que recupera de manera eficient molècules actives de biblioteques químiques ultra grans a un cost computacional assequible. Es pot aplicar tant a cribratges basats en lligands com en proteïnes. Paral·lelament, hem desenvolupat una funció de puntuació hidropàtica derivada de la mecànica quàntica per a la complementarietat proteïna-lligand que avalua la conformació bioactiva per sobre de les altres. En segon lloc, hem creat GPCRmd-NMR, una plataforma d'accés obert que integra simulacions de dinàmica molecular amb dades de desplaçament químic. Aquesta eina permet als usuaris vincular els resultats experimentals de la NMR amb estats conformacionals de proteïnes i dona suport a tasques com l'assignació de senyals i facilita la caracterització del residus. En conjunt, aquestes contribucions tenen com a objectiu millorar l'eficiència i l'accessibilitat de les eines computacionals per al descobriment de fàrmacs en etapes primerenques.

Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya)
Openalex Percentile: Top 55%
Receptor Mechanisms and Signaling
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Enhancing Early-Stage Drug Discovery through Biophysical Approaches — Brian Medel Lacruz · Tesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) (2026) | TGRS Research Map | TGRS