Desarrollo de una base de datos para la clasificación de fármacos basada en el proyecto Ontología Genética y KEGG drug con aplicación en reposicionamiento de fármacos

Abstract

Trabajo fin de máster en Bioinformática y Biología ComputacionalEn los últimos años, el conocimiento de las peculiaridades moleculares que caracterizan el cáncer ha aumentado enormemente. En cambio, continua siendo la principal causa de muerte a nivel mundial. Reducir los costes que suponen el desarrollo de nuevas terapias es un objetivo fundamental y un reto para poder seguir avanzando. En este contexto, los métodos computacionales pueden ser de gran ayuda. Este proyecto, se centra en desarrollar una nueva clasificación que sea útil para el objetivo de reposicionamiento computacional de fármacos, es decir, el uso de datos genómicos y algoritmos bioinformáticos para inferir nuevas indicaciones terapéuticas de fármacos ya existentes. La clasificación generada fue evaluada por análisis de enriquecimiento de conjunto de fármacos (DSEA). Primero por un método de enriquecimiento sencillo para identificar la correlación entre fármacos y familia y, posteriormente, por un método más complejo (basado en el anterior) para señalar las relaciones entre familias de fármacos. Los resultados señalan la importancia de las características de la clasificación de base para obtener resultados útiles que puedan enfocar ensayos de reposicionamiento in vitro. Así, el reposicionamiento computacional de fármacos se perfila como una herramienta, muy rápida y económica, que podría contribuir en el desarrollo de nuevas terapias no sólo oncológicasIn recent years, the knowledge of the molecular peculiarities that characterize cancer has increased enormously. Despite this progress, cancer remains the leading cause of death worldwide. Reducing the costs involved in the development of new therapies is a fundamental objective and a challenge to be able to continue advancing. In this context, computational methods can be very helpful. This project focuses on developing a new classification that is useful for the purpose of computational repositioning of drugs, that is, the use of genomic data and bioinformatic algorithms to infer new therapeutic indications of existing drugs. The generated classification was evaluated by drug set enrichment analysis (DSEA). First, by a simple enrichment method to identify correlation between drugs and family. Later, by a more complex method (based on the previous one) to indicate the relationships between drug families. The results indicate the importance of the base classification features to obtain useful results that can focus on in vitro repositioning assays. Thus, the computational repositioning of drugs is emerging as a very fast and economical tool which could contribute to the development of new therapies not only oncologica