Resumen

La infección por el virus respiratorio sincitial humano (VRSh) provoca cada año la muerte y hospitalización de miles de personas en todo el mundo. Por desgracia, no existen vacunas ni tratamientos específicos para las infecciones por VRSh. El cribado de cientos o incluso miles de moléculas prometedoras es un reto para la ciencia. Hemos integrado propiedades biológicas, estructurales y fisicoquímicas para entrenar y aplicar el concepto de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir flavonoides con potencial actividad anti-hRSV. Durante los pasos de entrenamiento y simulación, la IA produjo resultados con tasas de acierto superiores al 83%. Las mejores IAs fueron capaces de predecir flavonoides activos o inactivos frente al hRSV. En el futuro, las evaluaciones in vitro y/o in vivo de estos flavonoides podrían acelerar los ensayos de nuevos fármacos contra el VRSh, reducir las hospitalizaciones, muertes y morbilidad causadas por esta infección en todo el mundo, y utilizarse como entrada en estas redes para determinar qué parámetro es más importante para su decisión.

• Materias:Acetamida
• Subjects:Acetamida
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Virus respiratorio sincitial; Flavonoides; Antiviral
• Keywords:Artificial intelligence; Respiratory syncytial virus; Flavonoids; Antiviral