Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10216/102940
Author(s): Eduardo José Valadar Martins
Title: Data Mining em aplicações de Desenho racional de Fármacos
Issue Date: 2017-02-10
Abstract: The development of a new drug is a long process, very expensive and raises some ethical questions.The creation of a new medicine goes through four phases:drug discovery, pre-clinical development, clinical development and regulatory approval.The use of Data Mining (DM) techniques in pre-clinical development phase can accelarate and cheapen the creation of a new drug.This phase is divided in three subphases: pharmacology, toxicological ordination and formulation, in wich will be used the DM techniques to optimize the process.The classification and regression algorithms, as well as the techniques of a data mining to use will use repositories compouds already tested by pharmacological phases and taxicological ordination, in based of ADMET tests, and the rules defined as useful, by one skilled, to the design process of new drugs. In that case the techniques of data mining prediction can use known results of previous tests and make a prediction about the taxicological properties and ADME.In short, it is intended to develop an interface between an expert and data mining tools that allow interaction interface with the repositories of molecules, build models using the Data Mining, view the models in a format used by biochemists and allow interaction to modify the built models.
Description: O desenvolvimento de um fármaco novo é um processo longo, muito caro e levanta algumas questões éticas.A criação de um novo medicamento passa por quatro fases: desenvolvimento de uma nova molécula, testes pré-clínicos, desenvolvimento clínico e aprovação regulatória. O uso de técnicas de Data Mining (DM) na fase de desenvolvimento pré-clínico pode acelerar e embaratecer a criação de um novo fármaco. Esta fase está dividida em três sub-fases: farmacologia, ordenação toxicológica e formulação, para as quais propomos a utilização de técnicas de Data Mining para otimizar o processo.Algoritmos preditivos (classificação e regressão) serão aplicados em dados disponíveis em repositórios de compostos já testados por fases farmacológicas e de ordenação toxicológica, com base em testes ADMET (Absorção, Distribuição, Metabolismo, Excreção, Toxicidade), e a regras definidas como úteis, por parte de um especialista, para o processo de desenho de novos medicamentos. Desta forma técnicas de previsão DM podem usar resultados conhecidos de testes anteriores e fazer previsão sobre as propriedades toxicológicas e de ADME.Em suma, pretende-se desenvolver uma interface entre um especialista e as ferramentas de Data Mining, que permita uma interfaces de interação com os repositórios de moléculas, construir modelos com recurso ao DM, visualizar os modelos num formato usado pelos bioquímicos e permitir interação para modificar os modelos construídos.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Call Number: 183881
URI: http://hdl.handle.net/10216/102940
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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