Discriminación, predicción y diseño de nuevos fármacos aplicando métodos de inteligencia artificial
- Autores: José Jaen Oltra
- Directores de la Tesis: María Teresa Salabert Salvador (dir. tes.), Facundo Pérez Giménez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 1999
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Tomás Vert (presid.), Jorge Gálvez Álvarez (secret.), Benito del Castillo García (voc.), Enrique Hernández Giménez (voc.), Teresa María Garrigues (voc.)
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
Se han introducido nuevos indices que basados en la topologia molecular permiten una adecuada representacion de la estructura quimica y una importante mejora de la capacidad discriminante; predictiva y de diseño, respecto a otros indices topologicos, La aplicacion de un metodo de inteligencia artificial, como son las redes neuronales; permite un adecuado tratamiento de los datos y la superacion de algunas de las limitaciones de los metodos clasicos de correlacion y discriminacion.
El empleo de nuevos indices topologicos y su tratamiento mediante redes neuronales; conduce a obtener, para el grupo farmacologico de los antibacterianos, unos excelentes resultados en la discriminacion de actividad, prediccion de la potencia y diseño de nuevas estructuras con potencial actividad farmacologica.
Los resultados obtenidos confirman la capacidad de esta nueva herramienta en el diseño de nuevas moleculas con potencial actividad farmacologica.
