[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122264-es":3,"doc-seo-122264-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},122264,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Aplicación de técnicas de Dinámica Molecular y Machine Learning al descubrimiento de fármacos","El descubrimiento de fármacos sigue siendo un reto debido al elevado número de enfermedades sin tratamiento, el aumento de patologías crónicas y la aparición de microorganismos multirresistentes. La complejidad de los mecanismos moleculares y la magnitud de librerías con millones de compuestos exigen técnicas rápidas y de bajo coste para priorizar ligandos. La tesis plantea mejorar la capacidad predictiva de métodos in silico, en particular los basados en computación de alto rendimiento (CAR/HPC), combinando Dinámica Molecular y Machine Learning. Además, valida su aplicación en cáncer o diabetes, usando herramientas como Maestro-Desmond, SIBILA y cribado virtual, y presenta TOLEDO para simulaciones masivas.","TESIS DOCTORAL  \nESCUELA INTERNACIONAL DE DOCTORADO  \nPrograma de Doctorado Ciencias de la Salud  \nAplicación de técnicas de Dinámica Molecular y Machine Learning al descubrimiento de fármacos  \nAutor/a:  \nMiguel Carmena Bargueño  \nDirectores/as:  \nDr. D. Horacio Pérez Sánchez  \nMurcia, septiembre de 2024  \nTESIS DOCTORAL  \nESCUELA INTERNACIONAL DE DOCTORADO  \nPrograma de Doctorado Ciencias de la Salud  \nAplicación de técnicas de Dinámica Molecular y Machine Learning al descubrimiento de fármacos  \nAutor/a:  \nMiguel Carmena Bargueño  \nDirectores/as:  \nDr. D. Horacio Pérez Sánchez  \nMurcia, septiembre de 2024  \nAUTORIZACIÓN DEL DIRECTOR DE LA TESIS PARA SU PRESENTACIÓN  \nEl Dr. D. Horacio Pérez Sánchez como Director de la Tesis Doctoral titulada“Aplicación de técnicas de Dinámica Molecular y Machine Learning al descubrimientode fármacos” realizada por D. Miguel Carmena Bargueño en el Programa de Doctorado Ciencias de la Salud, autoriza su presentación a trámite dado que reúne las condiciones necesarias para su defensa.  \nLo que firmo, para dar cumplimiento al Real Decreto 99/2011 de 28 de enero, en Murcia a 27 de septiembre de 2024.  \nDr. Horacio Pérez Sánchez  \nRESUMEN  \nEl descubrimiento de fármacos todavía es un desafío por resolver en la actualidad a pesar de los grandes avances en medicina y tecnología debido a que hay un gran número de enfermedades sin tratamiento, un aumento en las patologías crónicas y el incremento de microorganismos multirresistentes. Este desafío se debe principalmente a que los mecanismos moleculares que regulan los sistemas que participan en las patologías son muy complejos. Además, actualmente hay librerías de millones de compuestos que son candidatos para tratar diversas patologías. Por todo ello, se necesita una técnica rápida y de bajo coste económico para poder priorizar los ligandos a testar. Las técnicas in silico permiten obtener candidatos con un gran potencial de una forma rápida. Las herramientas con mayor proyección actualmente en el descubrimiento de fármacos son lassimulaciones de Dinámica Molecular y el Machine Learning.  \nEl objetivo de esta tesis es mejorar la capacidad predictiva de los diferentes métodos in silico que hay en la actualidad, concretamente los métodos conocidos como CAR (Computación de Alto Rendimiento) . Para ello, se han utilizado diversidad de técnicas computacionales, centradas en la Dinámica Molecular y el Machine Learning. Posteriormente, como objetivo adicional se busca la validacióne implementación de dichas técnicas en el tratamiento de enfermedades como el cáncer o la diabetes.  \nLos software utilizados en esta tesis fueron Maestro-Desmond para realizarcálculos de Dinámica Molecular, SIBILA para generar modelos de Machine Learning, así como diversos software para cribado virtual basado tanto en laestructura como en los ligandos.  \nSe ha conseguido desarrollar un programa que permite ejecutar y analizarsimulaciones de Dinámica Molecular de forma masiva. Este programa llamado  \nTOLEDO (Throughput Optimization of Ligand-Protein systems Exploration through Dynamics simulation in Optimized HPC systems) ha sido utilizado paradescubrir el mecanismo de actuación de proteínas como la rodopsina.  \nEste resultado junto con el uso de técnicas de cribado virtual y Machine Learning, permite concluir cómo se pueden seguir mejorando las técnicas CAR en diversos contextos tales como el cáncer, la resistencia a los antibióticos y lacicatrización. Además, se han ido desarrollando diversos protocolos que permiten optimizar la búsqueda de nuevos compuestos.  \nABSTRACT  \nNowadays, drug discovery remains a challenge that needs to be solved despite the significant advances in technology and medicine. The main reasons are the large number of untreated diseases, the increase in chronic pathologies, and the rise of multiresistant microorganisms. This problem is due to the complexity of the molecular mechanisms that regulate the systems involved in these pathologies. Moreover, there ","cbCaigetzs3apK8X","https://ap.wps.com/l/cbCaigetzs3apK8X","pdf",4011067,1,180,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Contexto y necesidad de técnicas in silico\n## Objetivos de la tesis\n## Metodologías y software utilizados\n## Desarrollo de TOLEDO y aplicaciones\n## Resultados y conclusiones\n# Abstract\n## Enfoque y motivación\n## Objetivos adicionales\n## Herramientas empleadas\n## TOLEDO y caso de estudio\n## Conclusiones y líneas futuras","[{\"question\":\"¿Por qué sigue siendo un desafío el descubrimiento de fármacos según la tesis?\",\"answer\":\"Porque existen muchas enfermedades sin tratamiento, aumenta la carga de patologías crónicas y se incrementan los microorganismos multirresistentes. 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