Le laboratoire Gentile exploite des stratégies informatiques pour découvrir de nouvelles molécules ayant des propriétés similaires aux médicaments. Nous utilisons l'apprentissage profond afin d’accélérer le criblage virtuel basé sur les structures de protéine, et améliorer les performances contre des cibles médicamenteuses non conventionnelles telles que les interfaces protéine-protéine. Notre objectif de recherche est de permettre un accès universel à l'espace chimique et explorer son potentiel thérapeutique. En plus de développer des méthodes de découverte médicamenteuse assistée par ordinateur, nous étudions in silico les protéines impliquées dans la résistance aux médicaments anticancéreux et identifions des modulateurs de type petite molécule pour leur activité.
Publications sélectionnées
- Gentile, F. et al. Automated Discovery of Noncovalent Inhibitors of SARS-CoV-2 Main Protease by Consensus Deep Docking of 40 Billion Small Molecules. Chem Sci 12, 15960–15974 (2021).
- Gentile, F. et al. Deep Docking: A Deep Learning Platform for Augmentation of Structure Based Drug Discovery. ACS Cent Sci 6, 939–949 (2020).
- Preto, J. & Gentile, F. Assessing and improving the performance of consensus docking strategies using the DockBox package. J Comput Aided Mol Des 33, 817–829 (2019).
- Gentile, F. et al. Computer-aided drug design of small molecule inhibitors of the ERCC1-XPF protein–protein interaction. Chem Biol Drug Des 95, 460–471 (2020).