Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Sistema de red de reposicionamiento de medicamentos Uso del poder del análisis de redes y el aprendizaje automático para predecir nuevas indicaciones para los medicamentos aprobados “Reposicionamiento de medicamentos y calificación del nivel de similitud de medicamentos

Sherif El Rweney

Enunciado del problema: el descubrimiento de medicamentos es un proceso largo proceso, tomando un promedio de 12 años para que las drogas lleguen al mercado, pero como dijo una vez Sir James Black OM, "la mejor manera de descubrir una nueva droga es comenzar con la anterior". Como resultado, esto conducirá al concepto de reposicionamiento de drogas. La reutilización y el reposicionamiento de fármacos es encontrar un nuevo uso clínico para un fármaco aprobado. Hay muchos factores que se pueden usar para predecir una nueva enfermedad objetivo, es decir, la interacción proteína-proteína, la estructura química, la expresión génica y la genómica funcional, el fenotipo y el efecto secundario, la variación genética y el aprendizaje automático. Interacción proteína-proteína PPI es contactos físicos con acoplamiento molecular entre proteínas que ocurren en una célula o en un organismo vivo in vivo. Hay dos enfoques alternativos PPI “Binario: dos híbridos de levadura (Y2H) y co-complejo: (TAP-MS)”. Drug Repositioning System, es un sistema construido en base a la interacción binaria proteína-proteína para predecir nuevos objetivos para los medicamentos aprobados. El sistema selecciona los conjuntos de datos para PPI humanos, medicamentos y enfermedades de fuentes en línea conocidas (PPI de HRPD, medicamentos de DrugBank, enfermedades de DisGeNET), el sistema de reposicionamiento de medicamentos relaciona los 3 conjuntos de datos según el nombre de los genes. Sistema de Red de Reposicionamiento de Medicamentos que consta de dos interfaces: un sistema de back-end donde los conjuntos de datos seleccionados se almacenan en base a una base de datos racional y utilizando herramientas de Big Data, y una interfaz web de front-end donde los usuarios finales pueden usar muchos motores de búsqueda para buscar dentro del sistema enfermedades, genes y medicamentos para predecir y encontrar nuevos objetivos para los medicamentos aprobados en función de las interacciones de proteínas, desde la interfaz web el usuario puede realizar análisis en función de su resultado de búsqueda y construir una red entre los genes, enfermedades y medicamentos y generar estadísticas para poder responder a su pregunta . Hay muchas preguntas que el sistema de reposicionamiento de medicamentos puede responder y generar estadísticas: por ejemplo, la pregunta principal es si podemos encontrar nuevas indicaciones para los medicamentos aprobados existentes. Similitud de fármacos: desde el Sistema de reposicionamiento de fármacos, podemos medir el porcentaje de similitud de fármacos entre cualquier interacción de pares de genes en función de la cantidad de fármacos compartidos entre ellos para calificar el nivel de fuerza de reposicionamiento de fármacos y luego usar el análisis ROC.