Abstract
High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | 7526 |
| Pages (from-to) | 7526 |
| Journal | Scientific Reports |
| Volume | 14 |
| Issue number | 1 |
| DOIs | |
| State | Published - Apr 2 2024 |
Keywords
- High-Throughput Screening Assays/methods
- Drug Discovery/methods
- Small Molecule Libraries/pharmacology
Fingerprint
Dive into the research topics of 'AI is a viable alternative to high throughput screening: a 318-target study'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Scientific Reports, Vol. 14, No. 1, 7526, 02.04.2024, p. 7526.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - AI is a viable alternative to high throughput screening
T2 - a 318-target study
AU - Wallach, Izhar
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Y1 - 2024/4/2
N2 - High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery.
AB - High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery.
KW - High-Throughput Screening Assays/methods
KW - Drug Discovery/methods
KW - Small Molecule Libraries/pharmacology
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