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Multiscale Methods in Drug Design Bridge Chemical and Biological Complexity in the Search for Cures

机译：药物设计中的多尺度方法寻求化学和生物的复杂性

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Drug action is inherently multiscale: it connects molecular interactions to emergent properties at cellular and larger scales. Simulation techniques at each of these different scales are already central to drug design and development, but methods capable of connecting across these scales will extend understanding of complex mechanisms and the ability to predict biological effects. Improved algorithms, ever-more-powerful computing architectures and the accelerating growth of rich datasets are driving advances in multiscale modeling methods capable of bridging chemical and biological complexity from the atom to the cell. Particularly exciting is the development of highly detailed, structure-based, physical simulations of biochemical systems, which are now able to access experimentally relevant timescales for large systems and, at the same time, achieve unprecedented accuracy. In this Perspective, we discuss how emerging data-rich, physics-based multiscale approaches are of the cusp of realizing long-promised impact in the discovery, design and development of novel therapeutics. We highlight emerging methods and applications in this growing field, and outline how different scales can be combined in practical modelling and simulation strategies.
机译：药物作用本质上是多尺度的：它将分子相互作用与细胞和更大尺度的新兴特性联系起来。这些不同规模的模拟技术已经是药物设计和开发的核心，但是能够跨这些规模进行连接的方法将扩展对复杂机制的理解以及预测生物学效应的能力。改进的算法，功能越来越强大的计算体系结构以及丰富的数据集的加速增长，正在推动能够将化学和生物复杂性从原子过渡到细胞的多尺度建模方法的进步。高度激动人心的是生化系统的高度详细的，基于结构的物理模拟的开发，现在可以访问大型系统的实验相关时间尺度，同时达到前所未有的准确性。在本《观点》中，我们讨论了新兴的，基于数据的，基于物理的多尺度方法如何在实现新颖疗法的发现，设计和开发中实现长期承诺的影响的风口浪尖。我们重点介绍了这个不断发展的领域中的新兴方法和应用，并概述了如何在实际的建模和仿真策略中组合不同的比例。

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