Aprendizaje automático para la predicción de potenciales ligandos frente a nuevos blancos proteicos - Leto Mera, Francisco (2017)
En el presente trabajo de tesis, abordamos el problema de generación de conjuntos de moléculas pequeñas que puedan comportarse como ligandos acoplándose a una proteína de interés. En la actualidad las bases de datos de moléculas poseen millones de compuestos y poder seleccionar subconjuntos que posean verdaderos ligandos es un problema relevante para la comunidad.Para lograr nuestro objetivo, tomamos como punto de partida una herramienta preexistente denominada LigQ. Esta herramienta permite calcular, dada una proteína como entrada, conjuntos de moléculas candidatas a ser ligandos de la misma, es decir, que puede acoplarse a ella modulando o inhibiendo su actividad. En este trabajo, atacamos específicamente el problema de vincular las propiedades conocidas sobre el sitio de unión en la proteína estudiada con las propiedades de los ligandos candidatos. Las propiedades serán por lo general valores fisicoquímicos, morfológicos y topológicos calculados o conocidos experimentalmente. Para vincular estas propiedades de manera optimal, utilizaremos técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales, de manera de enriquecer los conjuntos que la herramienta LigQ presenta, estableciendo una valoración de los compuestos obtenidos en base a los parámetros calculados como óptimos para que una molécula se acople eficientemente a nuestra proteína de interés.