Predicción del mecanismo de acción (MoA) de un medicamento

RESUMEN : El uso de agentes terapéuticos o antibiótico para el tratamiento de diferentes enfermedades se ha incrementado a lo largo de los años. Sin embargo, fenómenos como la resistencia a antimicrobianos desarrollada por diferentes patógenos o la adaptación del organismo a un medicamento, han conllevado a que exista una necesidad de descubrir otros compuestos diferentes a los convencionales como alternativa para el tratamiento de múltiples enfermedades. Para esto, conocer el mecanismo de acción de un compuesto en el organismo para el tratamiento de una patología, ha permitido la identificación y el desarrollo de compuestos análogos a los conocidos, lo que refleja la importancia de comprender el efecto que tiene una molécula sobre el organismo. De esta manera, el Instituto Broad del MIT y Harvard, el Laboratorio de Ciencias de la Innovación de Harvard (LISH) y la Biblioteca de Fondos Comunes de Firmas Celulares Integradas Basadas en Red (LINCS), han desarrollado un proyecto denominado Mapa de Conectividad (CMap), donde se presenta un desafío para avanzar en el desarrollo de fármacos mediante mejoras en los algoritmos de predicción del MoA por medio de la identificación de los objetivos de moléculas farmacológicamente activas. En el presente trabajo se elabora una propuesta de solución a esta competencia mediante algoritmos de clasificación que permitan la identificación de el MoA de un fármaco.

• Autores: González Marín, Carolina
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/25070
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/25070
• Palabra clave: Aprendizaje automático (inteligencia artificial); Machine learning; Medicamentos; Drugs; Técnicas de predicción; Forecasting techniques; Mecanismo de acción
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/