Since the rise of the SARS-CoV-2 pandemic in the winter of 2019, the need for an affordable and efficient drug has not yet been met. Leveraging its unique, fast and precise binding free energy prediction technology, Aqemia screened and ranked FDA-approved molecules against the 3ClPro protein. This protease is key to the post-translational modification of two polyproteins produced by the viral genome. We propose in our top 10 predicted molecules some drugs or prodrugs that could be repurposed and used in the treatment of COVID cases.
Heter-LP: A heterogeneous label propagation algorithm and its application in drug repositioning
Isfahan University of Technology（伊斯法罕理工大学）；Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）；Isfahan University of Medical Sciences（伊斯法罕医科大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
Boosting drug-disease association prediction for drug repositioning via dual-feature extraction and cross-dual-domain decoding
Institute of Computing Science and Technology, Guangzhou University（广州大学计算科学与技术学院）；School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院）；Electronics and Communication Sciences Unit, Indian Statistical Institute（印度统计研究所电子与通信科学部）
SAveRUNNER: a network-based algorithm for drug repurposing and its application to COVID-19
新型人类冠状病毒COVID-19/SARS-CoV-2的新颖性以及缺乏有效的药物和疫苗，导致采用各种各样的策略来对抗这一全球大流行病。这些策略中的许多依赖于现有药物的重新定位，与从头药物发现相比，这可以缩短时间并降低成本。在这项研究中，我们提出了一种新的基于网络的药物重新定位算法，称为SAveRUNNER（Searching off-lAbel dRUg aNd NEtwoRk），它通过一种新的基于网络的相似性度量来量化药物靶标和人类相互作用组中疾病特异性蛋白质之间的相互作用，从而预测药物-疾病关联，该相似性度量优先考虑位于相同网络邻域中的药物和疾病之间的关联。具体而言，我们将SAveRUNNER应用于14种选定疾病的小组，这些疾病具有关于其致病基因的综合知识，并且已发现与COVID-19相关的遗传相似性，共病或与暂时重新用于治疗COVID-19的药物的关联。特别关注SARS子网络，我们确定了282种可重复使用的药物，包括一些最有传言的COVID-19治疗标签外药物，以及实际用于临床实践的5种药物的新组合疗法。此外，为了最大限度地提高推定的下游验证实验的效率，我们根据其基于网络的相似性值优先考虑了24种潜在的抗SARS-CoV可再利用药物。这些排名靠前的药物包括ACE抑制剂、单克隆抗体和凝血酶抑制剂。最后，我们的研究结果通过基因集富集分析进行了计算机验证，证实了大多数网络预测的可重…
Decoding Drug Discovery: Exploring A-to-Z In silico Methods for Beginners
Charmo University（查尔莫大学）；Komar University of Science and Technology（科马尔科技大学）；University of Sulaimani（苏莱曼尼亚大学）；University of Kurdistan Hewler（库尔德斯坦休勒大学）；Eskisehir Osmangazi University（埃斯基谢希尔奥斯曼加齐大学）
An in silico drug repurposing pipeline to identify drugs with the potential to inhibit SARS-CoV-2 replication
Milner Therapeutics Institute, University of Cambridge（剑桥大学米尔纳治疗学研究所）；LifeArc；KAIST（韩国科学技术院）；University College Dublin（都柏林大学学院）；Dataiku；University of London（伦敦大学）；University of Surrey（萨里大学）；Imperial College London（伦敦帝国学院）；Thalesians Ltd（Thalesians有限公司）；The University of Manchester（曼彻斯特大学）
In silico clinical trials in drug development: a systematic review
University Medical Center Göttingen（哥廷根大学医学中心）；Univ Rennes（雷恩大学）；Inserm（法国国家健康与医学研究院）；EHESP（高等公共卫生学院）；F. Hoffmann-La Roche AG（罗氏制药）；Uppsala University（乌普萨拉大学）；Radboud university medical center（拉德堡德大学医学中心）；UniversitéParis Cité（巴黎西岱大学）；INRIA Paris（法国国家信息与自动化研究所巴黎分部）；European Joint Programme on Rare Diseases（欧洲罕见病联合计划）；Novartis Pharma AG（诺华制药）；Bayer Pharma AG（拜耳制药）；Warwick Clinical Trials Unit（华威临床试验单位）；Warwick Medical School（华威医学院）；University of Warwick（华威大学）；Medical University of Vienna（维也纳医科大学）
DrugGen: Advancing Drug Discovery with Large Language Models and Reinforcement Learning Feedback
Regenerative Medicine Research Center, Isfahan University of Medical Sciences（再生医学研究中心，伊斯法罕医科大学）；Department of Medicinal Chemistry, School of Pharmacy, Isfahan University of Medical Sciences（药理学系，药学院，伊斯法罕医科大学）；Department of Genetics and Molecular Biology, Isfahan University of Medical Sciences（遗传学与分子生物学系，伊斯法罕医科大学）
BOAT: Navigating the Sea of In Silico Predictors for Antibody Design via Multi-Objective Bayesian Optimization
MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge（剑桥大学生物统计学单位）；Centre for AI, Data Science and Artificial Intelligence, R&D, AstraZeneca（人工智能、数据科学和人工智能研究中心，阿斯利康研发部）
Pandemic Drugs at Pandemic Speed: Infrastructure for Accelerating COVID-19 Drug Discovery with Hybrid Machine Learning- and Physics-based Simulations on High Performance Computers
University College London（伦敦大学学院）；Università di Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室）；Rutgers, the State University of New Jersey（罗格斯大学，新泽西州立大学）；Science Museum（科学博物馆）；Italian Institute of Technology（意大利理工学院）；Leibniz Supercomputing Centre (LRZ) of the Bavarian Academy of Sciences and Humanities（巴伐利亚科学与人文学院莱布尼茨超级计算中心）；CERN（欧洲核子研究中心）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
