Predicción de solubilidad de fármacos usando máquinas de soporte vectorial sobre unidades de procesamiento gráfico

En este trabajo se emplean métodos de inteligencia computacional, tales como las máquinas de soporte vectorial (MSV) para optimizar la predicción de la solubilidad de compuestos. Estas se entrenan con una base de datos de compuestos solubles e insolubles conocidos, y dicha información es posteriormente empleada para mejorar la predicción obtenida mediante cribado virtual. Los grandes avances en el campo de la computación de alto rendimiento ofrecen nuevas oportunidades en la simulación de sistemas biológicos y aplicaciones en bioinformática, biología computacional y química computacional. El uso de bases de datos de mayor tamaño aumenta las posibilidades en la generación de candidatos potenciales, pero el tiempo de cálculo necesario no sólo aumenta con el tamaño de la base de datos, sino también con la exactitud de los métodos de cribado virtual (CV) y del modelo. Se discuten los beneficios del uso de arquitecturas masivamente paralelas, en particular las unidades de procesamientos gráfico, demostrando empíricamente que están bien adaptadas para la aceleración de las MSV, obteniendo una aceleración de hasta 45 veces, en comparación con su versión secuencial.