Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/74109
Author(s): Daniela Filipa Neves Cardeano
Title: Data Mining em aplicações de Desenho Racional de Fármacos
Issue Date: 2014-07-16
Abstract: Drugs are an asset to the health of the entire population, acting on a biomolecule of our body can increase or decrease their function and thus trigger a therapeutic effect. The major problem of drug design is the time spent in the various stages and therefore the high costs, since it takes some fifteen years for their development, adequate equipment and competent professionals.LogCHEM The tool was developed in order to reduce the time spent in the design of a new drug, allowing the chemical to interact with this tool and design new molecules. The tool uses information on existing molecules and used in actual tests to build models that assist the researcher in building a prototype that has the desired biological activity.This work is an extension of this tool using learning algorithms build predictive models based on pre-sorted molecules that enable the construction of new compounds that besides triggering a certain biological activity, are able to pass a set of ADMET testing. These tests are important for safety, performance and influence drug levels and its activity.
Description: Os fármacos são uma mais valia para a saúde de toda a população, atuando sobre uma biomolécula do nosso organismo conseguem aumentar ou diminuir a sua função e desencadear assim um efeito terapêutico. O grande problema da concepção de fármacos está no tempo gasto nas várias etapas e por conseguinte os elevadíssimos custos, visto serem necessários cerca de quinze anos para o seu desenvolvimento, equipamento adequado e profissionais competentes.A ferramenta LogCHEM foi desenvolvida com o intuito de diminuir o tempo gasto na concepção de um novo fármaco, permitindo ao químico interagir com esta ferramenta e conceber novas moléculas. A ferramenta utiliza informação sobre moléculas existentes e usadas em testes reais para construir modelos que auxiliam o investigador na construção de um protótipo que tenha a atividade biológica pretendida. Este trabalho é uma extensão desta ferramenta que usando algoritmos de aprendizagem constrói modelos preditivos com base em moléculas pré-classificadas que possibilitam a construção de novos compostos que além de desencadearem uma certa atividade biológica, sejam capazes de passar num conjunto de testes ADMET. Estes testes são importantes para a segurança, desempenho e influenciam os níveis da droga e a sua atividade.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
TID identifier: 201300516
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/74109
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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