Les flux de travail conventionnels faisant suite aux criblages DEL ont tendance à négliger la majeure partie des données de criblage. Nous présentons une approche chénomique, illustrée par des études de cas, qui transforme cette information sous-utilisée en enseignements sur la relation structure-fonction, guidant ainsi la chimie médicinale. En intégrant l'analytique, la modélisation pharmacophorique et la pharmacologie prédictive (SAR), nous accélérons l'optimisation des « hits » en « leads », explorons de nouveaux espaces chimiques et transformons les jeux de données DEL en stratégies de découverte exploitables.Les flux de travail conventionnels suivant les criblages DEL ont tendance à négliger la majeure partie des données de criblage. Nous présentons une approche chénomique, illustrée par des études de cas, qui transforme cette information sous-utilisée en perspectives structure-fonction, guidant ainsi la chimie médicinale. En intégrant l'analytique, la modélisation pharmacophorique et la relation structure-activité (SAR) prédictive, nous accélérons l'optimisation des « hits » en « leads », explorons un nouvel espace chimique et transformons les jeux de données DEL en stratégies de découverte exploitables.

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