William L. Jorgensen

Bill Jorgensen recebeu o seu doutoramento em 1975 em Harvard, onde trabalhou para o Prémio Nobel E. J. Corey no desenho assistido por computador de sínteses orgânicas. Desde 1990, Bill faz parte da faculdade da Universidade de Yale e foi nomeado Professor de Sterling em 2009.

Tem sido pioneiro no desenvolvimento e aplicação de algoritmos e software para modelagem de sistemas químicos e bioquímicos em solução, previsões baseadas em IA de propriedades de drogas, e na conceção de drogas, assistida por computador. É líder em estudos computacionais de reações orgânicas e enzimáticas, reconhecimento molecular, ligação entre proteínas e drogas, e propriedades moleculares. Os seus campos de força OPLS e modelos de água TIPnP são amplamente utilizados. O seu grupo de investigação também tem estado ativo na descoberta de medicamentos, síntese e cristalografia proteica, particularmente em agentes antivirais (HIV e SARS-CoV-2), anticancerígenos, e anti-inflamatórios. Foi pioneiro na utilização de cálculos de perturbação da energia livre para aplicações generalizadas, incluindo a otimização eficiente do chumbo.

Entre louvores, recebeu o American Chemical Society (ACS) Cope Scholar Award, o ACS Award for Computers in Chemical and Pharmaceutical Research, o ACS Hildebrand Award, AAAS e ACS Fellowships, o ISQBP Award in Computational Biology, o Sato International Award da Sociedade Farmacêutica do Japão, e o Tetrahedron Prize em 2015. Foi eleito para membro da Academia Internacional de Ciências Moleculares Quânticas, Academia Americana de Artes e Ciências, e Academia Nacional de Ciências dos EUA. Foi editor do ACS Journal of Chemical Information and Modeling entre 2004-2013 e do Journal of Chemical Theory and Computation desde a sua fundação em 2005 até 2021.

Os avanços na tecnologia digital estão a transformar a descoberta de medicamentos para facilitar uma resposta rápida a novas ameaças de doenças, para proporcionar terapias mais seguras e eficazes para salvar vidas. Enquanto as abordagens tradicionais nas empresas farmacêuticas são limitadas no número de moléculas que podem ser testadas como potenciais medicamentos, os novos métodos computacionais podem considerar muitos milhões ou biliões de moléculas. Apenas as mais promissoras precisam de ser preparadas no laboratório e testadas. A orientação sobre uma maior otimização da utilidade dos fármacos é então fornecida por cálculos avançados baseados na física, que só recentemente se tornaram práticos em grande escala. Simultaneamente, o uso de métodos AI e ML está a fornecer uma previsão precisa das propriedades dos candidatos a drogas que são necessárias para o sucesso, incluindo a sua capacidade de administração oral e estabilidade no corpo. Assim, as moléculas que são improváveis de progredir podem ser eliminadas numa fase inicial. A integração de rastreio computacional massivo, cálculos avançados, IA e ML está a ter um impacto revolucionário ao permitir a descoberta muito mais rápida de novos medicamentos a um custo mais baixo. Existem grandes oportunidades para novas empresas participarem e avançarem ainda mais na descoberta de medicamentos assistidos por computador.