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Les inhibiteurs de la monoamine oxydase (MAO) jouent un rôle essentiel dans le traitement de divers troubles neurologiques et psychiatriques, tels que la dépression, la maladie de Parkinson et la maladie d'Alzheimer. L'identification de nouveaux inhibiteurs de la MAO présentant une spécificité élevée et des effets secondaires réduits est un objectif essentiel de la découverte de médicaments. Les approches expérimentales traditionnelles, bien qu'efficaces, sont souvent longues et gourmandes en ressources.Ce livre se concentre sur l'application de techniques de criblage in silico, en tirant parti d'outils informatiques pour prédire l'activité inhibitrice de la MAO des composés chimiques. En combinant le docking moléculaire, le criblage virtuel et l'analyse des relations structure-activité (SAR), cette approche offre une voie rapide et rentable pour identifier les candidats prometteurs en vue d'une validation expérimentale plus poussée.L'intégration des méthodologies in silico améliore non seulement l'efficacité de la découverte de médicaments, mais contribue également à une meilleure compréhension des interactions entre les inhibiteurs potentiels et les enzymes MAO. Ce travail vise à servir de base à la recherche et au développement futurs dans ce domaine, en faisant progresser à la fois les connaissances scientifiques et l'innovation thérapeutique.