Artificial intelligence for natural product drug discovery
Michael Mullowney
,
Katherine Duncan
,
Somayah Elsayed
,
Neha Garg
,
Justin van der Hooft
,
Nathaniel Martin
,
David Meijer
,
Barbara Terlouw
,
Friederike Biermann
,
Kai Blin
,
Janani Durairaj
,
Marina Gorostiola González
,
Eric Helfrich
,
Florian Huber
,
Stefan Leopold-Messer
,
Kohulan Rajan
,
Tristan de Rond
,
Jeffrey van Santen
,
Maria Sorokina
,
Marcy Balunas
,
Mehdi Beniddir
,
Doris van Bergeijk
,
Laura Carroll
,
Chase Clark
,
Djork-Arné Clevert
,
Chris Dejong
,
Chao Du
,
Scarlet Ferrinho
,
Francesca Grisoni
,
Albert Hofstetter
,
Willem Jespers
,
Olga Kalinina
,
Satria Kautsar
,
Hyunwoo Kim
,
Tiago Leao
,
Joleen Masschelein
,
Evan Rees
,
Raphael Reher
,
Daniel Reker
,
Philippe Schwaller
,
Marwin Segler
,
Michael Skinnider
,
Allison Walker
,
Egon Willighagen
,
Barbara Zdrazil
,
Nadine Ziemert
,
Rebecca Goss
,
Pierre Guyomard
(1)
,
Andrea Volkamer
,
William Gerwick
,
Hyun Uk Kim
,
Rolf Müller
,
Gilles van Wezel
,
Gerard van Westen
,
Anna Hirsch
,
Roger Linington
,
Serina Robinson
,
Marnix Medema
Michael Mullowney
- Fonction : Auteur
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Katherine Duncan
- Fonction : Auteur
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Somayah Elsayed
- Fonction : Auteur
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Neha Garg
- Fonction : Auteur
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Justin van der Hooft
- Fonction : Auteur
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Nathaniel Martin
- Fonction : Auteur
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David Meijer
- Fonction : Auteur
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Barbara Terlouw
- Fonction : Auteur
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Friederike Biermann
- Fonction : Auteur
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Kai Blin
- Fonction : Auteur
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Janani Durairaj
- Fonction : Auteur
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Marina Gorostiola González
- Fonction : Auteur
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Eric Helfrich
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Florian Huber
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Stefan Leopold-Messer
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Kohulan Rajan
- Fonction : Auteur
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Tristan de Rond
- Fonction : Auteur
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Jeffrey van Santen
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Maria Sorokina
- Fonction : Auteur
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Marcy Balunas
- Fonction : Auteur
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Mehdi Beniddir
- Fonction : Auteur
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Doris van Bergeijk
- Fonction : Auteur
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Laura Carroll
- Fonction : Auteur
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Chase Clark
- Fonction : Auteur
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Djork-Arné Clevert
- Fonction : Auteur
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Chris Dejong
- Fonction : Auteur
Chao Du
- Fonction : Auteur
Scarlet Ferrinho
- Fonction : Auteur
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Francesca Grisoni
- Fonction : Auteur
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Albert Hofstetter
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Willem Jespers
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Olga Kalinina
- Fonction : Auteur
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Satria Kautsar
- Fonction : Auteur
Hyunwoo Kim
- Fonction : Auteur
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Tiago Leao
- Fonction : Auteur
Joleen Masschelein
- Fonction : Auteur
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Evan Rees
- Fonction : Auteur
Raphael Reher
- Fonction : Auteur
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Daniel Reker
- Fonction : Auteur
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Philippe Schwaller
- Fonction : Auteur
Marwin Segler
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Michael Skinnider
- Fonction : Auteur
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Allison Walker
- Fonction : Auteur
Egon Willighagen
- Fonction : Auteur
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Barbara Zdrazil
- Fonction : Auteur
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Nadine Ziemert
- Fonction : Auteur
Rebecca Goss
- Fonction : Auteur
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Pierre Guyomard
- Fonction : Auteur
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Andrea Volkamer
- Fonction : Auteur
William Gerwick
- Fonction : Auteur
Hyun Uk Kim
- Fonction : Auteur
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Rolf Müller
- Fonction : Auteur
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Gilles van Wezel
- Fonction : Auteur
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Gerard van Westen
- Fonction : Auteur
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Anna Hirsch
- Fonction : Auteur
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Roger Linington
- Fonction : Auteur
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Serina Robinson
- Fonction : Auteur
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Marnix Medema
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- Fonction : Auteur correspondant
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Résumé
Developments in computational omics technologies have provided new means to access the hidden diversity of natural products, unearthing new potential for drug discovery. In parallel, artificial intelligence approaches such as machine learning have led to exciting developments in the computational drug design field, facilitating biological activity prediction and de novo drug design for molecular targets of interest.
Here, we describe current and future synergies between these developments to effectively identify drug candidates from the plethora of molecules produced by nature. We also discuss how to address key challenges in realizing the potential of these synergies, such as the need for high-quality datasets to train deep learning algorithms and appropriate strategies for algorithm validation.