Next generation of informatics tools for big data analytics in drug discovery
Carrascosa Baena, María Belinda del Carmen · TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) · 2018
El paradigma clasico segun el cual un medicamento interacciona con un unico target biologico vinculado a una enfermedad es crecientemente puesto en duda. Actualmente se acepta que un medicamento interacciona con multiples targets biologicos y que estos targets estan involucrados en multitud de pathways y que se expresan en una variedad de organos. Con el creciente reconocimiento de esta complejidad, la estrategia reduccionista del proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos ha evolucionado hacia estrategias sistemicas multinivel. Gracias a los avances tecnologicos ha habido un gran incremento de los datos generados en las diversas areas relevantes en el descubrimiento de nuevos farmacos: quimica, farmacologia, toxicologia, genomica, metabolomica, etc hecho que ha expandido considerablemente nuestra habilidad para generar modelos computacionales con un rendimiento y cobertura crecientes. Pero ultimamente, extraer conocimiento de este complejo, vasto y heterogeneo volumen de datos no es una tarea simple. El principal objetivo de esta tesis es desarrollar nuevas herramientas analiticas y de visualizacion e investigar su capacidad para extraer nuevo conocimiento de datos altamente interconectados; herramientas integradas en una plataforma flexible para obtener respuestas simples a preguntas complejas. En particular, haremos enfasis en la navegacion por las relaciones entre las entidades del sistema (moleculas pequenas y sus metabolitos, proteinas como target biologico, terminos de safety).