2 research outputs found
Modelos neuroinformáticos para a descoberta de fármacos neuroprotectores
Introduçom
A compreensom e o tratamento das doenças neurodegenerativas constituem ainda
um desafio apesar da pesquisa intensiva. Novos algoritmos computacionais inspirados
no processamento cerebral da informaçom e a disponibilidade pública de dados
experimentais permitem umha nova abordagem para este enigma.
Métodos
A partir da base de dados ChEMBL construímos um conjunto de dados unificado
de ensaios independentes sobre interaçons de fármaco-alvo implicadas principalmente
na neuroprotecçom. Logo transformamos as características moleculares dos compostos
neuroquímicos a números através de diferentes descritores moleculares para estabelecer
umha relaçom quantitativa estrutura-actividade. Também utilizamos operadores de
media móbel de Box-Jenkins para incorporar informaçom categórica sobre
subconjuntos específicos de condiçons experimentais. Posteriormente, aplicamos a
análise discriminante linear e diversos métodos de redes neurais artificiais para inferir
modelos que resumem todas estas observaçons específicas. Ao mesmo tempo, uma nova
série de derivados de rasagilina forom sintetizados, validando a sua actividade
neuroprotectora empiricamente e teoricamente através do nosso modelo.
Resuldados e Discusom
Estes modelos tenhem o potencial de ultrapassar certas limitaçons experimentais
porque podem prever o resultado provável de uma interacção fármaco-alvo em um
conjunto generalizado de condiçons empíricas. De todos os métodos analisados, os
algoritmos baseados na aprendizage profunda apresentaram o melhor desempenho, com
uma precisom do 85%, e um tempo de treinamento mais rápido. Os diferentes derivados
de rasagilina mostraram um perfil diferente de actividade neuroprotectora
empiricamente, e esta actividade foi congruente com as prediçons teóricas deduzidas
apartir de nosso modelo.
Conclusom
Tirando proveito de métodos computacionais inspirados no processo cerebral da
informaçom construímos modelos do interactoma cerebral. Na nossa opiniom, os
métodos de aprendizage profunda terám um impacto notável neste campo num futuro
próximo.
Statistical models and learning for deep discovery of neuroprotective drugs, validation and synthesis of new derivatives of rasagiline