Desarrollo de métodos analíticos y de predicción para informática molecular basados en técnicas de aprendizaje automático y visualización - Martínez, María Jimena (2017)
Los distintos procesos involucrados en la industria química deben ser estudiados cuidadosamente con el fin de obtener productos de calidad al menor costo y causando el mínimo daño al medio ambiente (ej. industria de polímeros sintéticos y diseño racional de fármacos). Hace ya varios años que distintos métodos computacionales son utilizados en la industria química con el fin de lograr esos objetivos. En particular, el modelado QSAR/QSPR es una técnica de gran interés dentro del área de la informática molecular, ya que permite correlacionar de manera cuantitativa características estructurales de una entidad química con una determinada propiedad físico-química o actividad biológica. El objetivo de esa tesis fue desarrollar distintas metodologías para asistir a expertos en informática molecular en el proceso de predicción de propiedades fisicoquímicas o de actividad biológica. Más específicamente, las técnicas desarrolladas se enfocan en incorporar al proceso de modelado predictivo QSAR/QSPR, el conocimiento del experto en el dominio. De esta manera se logran mejorar ciertas características de los modelos, tales como su interpretación en términos físicos-químicos, las cuales permite aumentar la generalidad del modelo. Al respecto, se ha implementado una herramienta de analítica visual, denominada VIDEAN, que combina métodos estadísticos con visualizaciones interactivas para elegir un conjunto de descriptores que predigan una determinada propiedad objetivo. Otro de los aportes de esta tesis está relacionado con el dominio de aplicación de un modelo QSAR/QSPR. En este sentido, se ha implementado una técnica para determinar el dominio de aplicación de modelos de clasificación. Esto representa una novedad dado que la mayoría de las técnicas desarrolladas para este fin apuntan exclusivamente a los modelos de regresión. Los métodos implementados han sido evaluados mediante el estudio de propiedades de relevancia para tres campos de aplicación: el diseño racional de fármacos, el diseño de materiales poliméricos (plásticos) y las ciencias ambientales. Con este fin, se han desarrollado numerosos modelos predictivos de regresión y clasificación. En el área de diseño racional de fármacos, las propiedades que se estudiaron están relacionadas con el comportamiento ADMET (absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad) de los mismos: absorción intestinal humana (Human Intestinal Absorption, HIA) y el pasaje de la barrera hemato-encefálica (Blood-Brain Barrier, BBB), ambas esenciales para el desarrollo de nuevos fármacos. En el campo de los materiales poliméricos, se exploraron varias propiedades mecánicas, que proporcionan información relacionada con la ductilidad, resistencia y rigidez del material polimérico; y que, junto con otras propiedades, definen su perfil de aplicación estructural. Estas propiedades son: elongación a la rotura (elongation at break), resistencia a tensión en la rotura (tensile strength at break) y módulo elástico (tensile modulus). En el área de medioambiente, la propiedad que se estudió fue el coeficiente de distribución sangre-hígado (log Pliver) en compuestos orgánicos volátiles (VOCs), que son gases que se emiten de ciertos sólidos o líquidos y que son ampliamente utilizados como ingredientes en productos para el hogar (pinturas, los barnices, productos de limpieza, desinfección, cosmética, entre otros). Los resultados de estudios de este tipo de propiedades brindan un panorama de cómo se distribuyen estos tipos de compuestos en el organismo y pueden emplearse para la evaluación de riesgos y toma de decisiones en materia de salud pública.