Jochem Nelen

Postdoc at @OPIGlets for OpenBind:

[Jochem Nelen @NelenJochem]

@devcayer Thanks! The “negatives” are follow-on compounds from the same campaign that were soaked successfully but showed no crystallographic binding event. We call them suspected non-binders since no crystal hit ≠ a biochemical non-binder, but we think they’re still a useful negative set

[Jochem Nelen @NelenJochem]

Very excited to share our new OpenBind preprint, a more formal write-up of the first OpenBind data release and an extension of our earlier blog post.

It adds more methodological detail, additional analyses, openly released outputs and code, and a new virtual screening benchmark.

[Etowah Adams @etowah0]

For proteins, cofolding models are pretty good at binder discrimination. For small molecules, not so much. So we were pleasantly surprised that fragment-fine-tuned OpenFold3 can distinguish binders from non-binders pretty well!
https://t.co/W2LuzXMfnx

[Mohammed AlQuraishi @MoAlQuraishi]

First preprint from OpenBind on the initial data drop and associated analysis.

[Jochem Nelen @NelenJochem]

📄 Preprint https://t.co/AuWuHhCaWY
🧬 OpenBind https://t.co/Fv5JSFSvbW
📦 Experimental data archive
https://t.co/eHJkBKFU8n
📊 Prepared and benchmark data
https://t.co/ZnHDwBirah
💻 Benchmarking and plotting code
https://t.co/WHKh8DIQtU

#OpenBind #DrugDiscovery #OpenScience

[Jochem Nelen @NelenJochem]

It has already been great to see new methods evaluated on the OpenBind structural benchmark.

I hope the new virtual screening benchmark can provide a similarly useful test set for evaluating how well methods distinguish binders from closely related suspected non-binders.

[Etowah Adams @etowah0]

OpenBind intends to collect 10,000s of protein-ligand structures & affinities. To prioritize what we collect next, we need cofolding models trained on the latest data. Today we're releasing OpenBind-0 and 717 new ligand-bound structures.

[Vicerrectorado de Investigación UCAM @UCAM_Investiga]

🎓🔬 Enhorabuena a Jochem Nelen, nuevo doctor por la @UCAM, tras la defensa de su tesis doctoral titulada “Enhancing Virtual Screening in Drug Discovery Through Consensus-Based Methods”, dirigida por el @horacio_ps dentro del Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud.

💡 Su investigación profundiza en el desarrollo de métodos computacionales avanzados que mejoran la identificación de compuestos con potencial farmacológico, contribuyendo al avance del descubrimiento de nuevos fármacos.

[Alejandro Rodríguez Martínez @al_rodriguezm]

¿Podemos desarrollar fármacos contra el cáncer desde nuestro propio ordenador? En este hilo os voy a mostrar que sí es posible, y os contaré cómo lo hemos logrado.
Ahora acompañadme a descubrir el asombroso mundo donde química y computación se dan la mano.
Abro #HiloTesis 👇

[Jochem Nelen @NelenJochem]

Happy to share I have a new publication!
Targeting Drug Resistance in Cancer: Dimethoxycurcumin as a Functional Antioxidant Targeting ABCC3 https://t.co/iPQRsyjDJf #mdpiantioxidants via @antioxidants_OA

[Vicerrectorado de Investigación UCAM @UCAM_Investiga]

🔬 Mejoran la calidad de los datos que entrenan a la #IA para descubrir #fármacos

💊 Un estudio, liderado por la @UCAM , bajo la Cátedra Eurofins–VillaPharma, y publicado en @jcheminf, mejora la fiabilidad de los modelos de inteligencia artificial aplicados al descubrimiento de nuevos medicamentos.

💡El investigador @NelenJochem (Grupo de Investigación BIO-HPC) ha realizado un análisis exhaustivo de datos de bioactividad química para reducir errores y aumentar la concordancia experimental, permitiendo entrenar modelos más robustos y obtener predicciones más fiables.

🔜Este trabajo en colaboración con la Universidad de Amberes propone estrategias prácticas para mejorar la calidad de los datos utilizados en IA farmacéutica.

📰 Toda la información en: https://t.co/1bG9bw4H62

[kzfm @fmkz___]

A beginner’s approach to deep learning applied to VS and MD techniques https://t.co/B9VS9L0hdR #chemoinformatics #feedly

[Vicerrectorado de Investigación UCAM @UCAM_Investiga]

🔬 La @UCAM sigue impulsando la divulgación científica de sus doctorandos con los Seminarios Científicos de @HitechUCAM.

💬@NelenJochem ha presentado su investigación sobre el desarrollo acelerado de fármacos mediante métodos computacionales, optimizando el diseño y prueba de medicamentos para hacerlos más eficientes y accesibles.

📢 El 11 de abril, @DrTorricelli95, investigador de @UCAM_SENS, hablará sobre sensores potenciométricos electroquímicos, miniaturización y reducción de costes en fabricación.

🔗 ¡Inscríbete aquí! https://t.co/9fc31Labn2

[Vicerrectorado de Investigación UCAM @UCAM_Investiga]

🔬📢 ¡Nueva sesión de los Seminarios Científicos @UCAM HiTech!

🎙 @NelenJochem

💡Desarrollo acelerado de fármacos mediante métodos computacionales

👨‍🔬 Descubre cómo la simulación computacional optimiza el diseño y prueba de nuevos medicamentos, reduciendo costes y tiempos en el proceso.

📅 14 de Marzo

🕙10:00

📍@HitechUCAM

📌 Inscríbete aquí: https://t.co/8gS5f2I1N4