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Técnicas de ingeniería informática e inteligencia artificial para clasificación : aplicaciones para el descubrimiento de fármacos y dianas moleculares

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Munteanu_CristianRobert_TD_2013.pdf (12.72Mb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/10308
Coleccións
  • Teses de doutoramento [2232]
Metadatos
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Título
Técnicas de ingeniería informática e inteligencia artificial para clasificación : aplicaciones para el descubrimiento de fármacos y dianas moleculares
Autor(es)
Munteanu, Cristian-Robert
Director(es)
Pazos, A.
González Díaz, Humberto
Data
2013
Centro/Dpto/Entidade
Universidade da Coruña. Departamento de Tecnoloxías da Información e as Comunicacións
Resumo
[Resumen] La búsqueda de nuevos fármacos y sus dianas moleculares tiene mucho interés en la industria farmacológica, con implicaciones en práctica clínica contra enfermedades complejas, especialmente contra los microbios y parásitos. Como la búsqueda experimental de la acción biológica de todos los fármacos posibles y de sus dianas es una actividad muy costosa y que implica mucho tiempo, surge la necesidad utilizar métodos teóricos para predecir los mejores candidatos. La tesis aquí propuesta plantea el desarrollo de nuevas herramientas informáticas para el descubrimiento de fármacos y dianas moleculares, utilizando técnicas de ingeniería informática e inteligencia artificial. En consecuencia, la información estructural de las moléculas se codificó en los índices topológicos de los grafos moleculares, con la ayuda de nuevos programas informáticos específicos implementados por el autor de la tesis. Con estos índices, se buscaron modelos de clasificación capaces de predecir la actividad biológica de nuevas moléculas o la interacción entre moléculas. Los mejores modelos desarrollados se implementaron como herramientas informáticas “Web” con acceso libre para los científicos. Todos los resultados se publicaron en revistas internacionales con importante factor de impacto JCR
 
[Resumo] A busca de novos fármacos e os seus obxectivos moleculares teñen moito interese na industria farmacéutica, con implicacións na practica clínica contra enfermidades complexas, nomeadamente contra os microbios e parasitos. Como a procura experimental da acción biolóxica de todas as drogas posibles e as súas dianas é moi custoso e implica moito tempo, xorde a necesidade de empregar métodos teóricos para prever os mellores candidatos. A tese aquí proposta fai énfase no desenvolvemento de novas ferramentas para o descubrimento de drogas e dianas moleculares utilizando técnicas de enxeñería informática e intelixencia artificial. En consecuencia, a información estrutural das moléculas foi codificada en índices topolóxicas de grafos moleculares, coa axuda de novos programas informáticos específicos implementados por o autor da tese. Con estes índices, procuráronse novos modelos de clasificación que poidan predicir a actividade biolóxica de novas moléculas ou a interacción entre moléculas. Os mellores modelos acadados foron implementados en ferramentas “Web”, con acceso gratuíto para os científicos. Todos os resultados foron publicados en revistas internacionais con importante factor de impacto JCR.
 
[Abstract] The search for new drugs and their molecular targets have an increased interest for the pharmaceutical industry with implications in clinical practice against complex diseases, especially against microbes and parasites. The experimental search of the biological activity of all possible drugs and their targets is very expensive and involves a lot of time. Therefore, it appears the necessity of theoretical methods to predict the best candidates. The current thesis proposes the development of new tools for drug discovery and their molecular targets using software engineering and artificial intelligence techniques. Consequently, structural information was encoded in molecules topological indices of molecular graphs with the help of new specific computer programs. These indices are used to seek the classification models that can predict the biological activity of new molecules or the interaction of molecules (drugs / proteins). The best models were implemented as Web tools with free access to the scientific world. All results were published in international journals with JCR impact factor.
 
Palabras chave
Inteligencia artificial
Farmacología
 
Dereitos
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