Abstract
計算研究は、ハードウェアとアルゴリズムの改善のおかげで、化学と生物物理学においてますます重要な役割を果たしています。創薬開発において、計算研究は新薬を市場に出すためのコストとリスクを減らすことができます。計算シミュレーションは主に、タンパク質への結合親和性を推定することにより、有望な新しい化合物を最適化するために使用されます。シミュレートする系は複雑さが残っています。創薬のためのシミュレーション評価のために、非エルゴートな条件で複雑な自由エネルギー曲面をサンプリングし、薬理学的に関心のある"非常に遅いプロセス"の速度係数を推定する方法の主要なアプリケーションを確認します。操舵分子動力学（Steered molecular dynamics; SMD）やメタダイナミクスなどの方法を含む、この研究の背後にある統計力学と計算の背景について概説します。薬理学と創薬への最近のアプリケーションを確認し、メディカルのための実践可能なガイドラインについて説明します。機械学習の最近の傾向についても簡単に説明します。フォールディングなどレアイベントを特徴づけて定量化する方法が急速に開発されているおかげで、創薬におけるシミュレーションの役割は拡大する可能性が高く、実験的および臨床的アプローチを補完する貴重なものとなっています。
Memo
いちおうメモ。本文有償
メディカル向け総説？ 目を通しておきたい。
自由エネルギー曲面での評価については理論の部分から状況をフォローしたい（この面が本論文でどの程度言及されているのかは不明）
nonergodicity conditions MSM理論におけるたんぱく質のフォールディングなどの時間スケールは"遅い"ので、非エルゴートとして取り扱う必要がある。
steered molecular dynamics (操舵分子動力学（SMD）)
metadynamicsメタダイナミクス法
Cite this: Chem. Rev. 2020
Publication Date:October 2, 2020