From local efforts to a regional initiative: The Latin American and Caribbean Bat Conservation Network (RELCOM)

Durante mucho tiempo, esfuerzos individuales de conservación han tendido a formar grupos de trabajo para maximizar su alcance a una escala mayor y beneficiarse de las sinergias que provee el poder interactuar con iniciativas similares y que alcancen objetivos en común (Guerrero et al. 2013). El unir esfuerzos en redes de interacción ha sido una estrategia promovida fundamentalmente por el hecho de que las aproximaciones centralizadas de arriba hacia abajo (top-down) han fallado en llegar a los tomadores de decisión y por lo tanto en alcanzar resultados tangibles (Bodin & Prell 2014). Más aún, en Latinoamérica muchas iniciativas globales han tenido precisamente ese enfoque top-down, en que las políticas de conservación eran dictadas por entidades que no viven las realidades locales, promueven poco o nada la comunicación y colaboración sur-sur, con la consecuente pérdida de muchas oportunidades de conservación local y efectiva (Rodríguez et al. 2007). La construcción de redes para la conservación tiene, por lo tanto, varios objetivos (Kingston et al. in prep.), que incluyen la construcción de capital social (acceso a información, recursos, conocimiento), el fortalecimiento de relaciones entre actividades conjuntas para lograr mayor eficiencia y finalmente poder transformar los esfuerzos en acciones de conservación.Fil: Aguirre, Luis F.. Universidad Mayor de San Simón. Centro de Biodiversidad y Genética; BoliviaFil: Nassar, Jafet M.. Instituto Venezolano de Investigaciones Cientificas; VenezuelaFil: Barquez, Ruben Marcos. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Programa de Investigación de Biodiversidad Argentina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tucumán; ArgentinaFil: Medellin, Rodrigo. Universidad Nacional Autónoma de México; MéxicoFil: Navarro, Laura. Bioconciencia; MéxicoFil: Rodriguez Duran, Armando. Universidad Interamericana; Puerto RicoFil: Rodriguez Herrera, Bernal. Universidad de Costa Rica; Costa Ric

AI is a viable alternative to high throughput screening: a 318-target study

: High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery