24 de septiembre de 2021
UN ABORDAJE DESDE LAS REDES COMPLEJAS AL PROBLEMA DE REPOSICIONAMIENTO DE FÁRMACOS
Dr. ARIEL CHERNOMORETZ. Investigador Independiente CONICET, Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires (IIBBA-CONICET) y Profesor Departamento de Física, FCEyN, Universidad de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir.
Información de la línea de investigación: https://www.leloir.org.ar/chernomoretz/
Resumen
Durante la última década se han propuesto varios métodos computacionales para asistir al descubrimiento de nuevas aplicaciones para drogas y fármacos ya conocidos. Estos programas de reposicionamiento resultan claves para abaratar costos de desarrollo y en particular se presentan como muy promisorios para dar respuesta a un conjunto de afecciones conocidas como enfermedades tropicales desatendidas. En esta charla presentaré algunos resultados que hemos obtenido en éste área utilizando un abordaje desde las redes complejas. Estas construcciones matemáticas nos permiten integrar y consultar conjuntos de datos quimio-genómicos a gran escala para identificar dianas, en proteomas de patógenos desatendidos, para fármacos ya conocidos. Se discutirán estrategias para la priorización de genomas completos y para la identificación de objetivos putativos de compuestos huérfanos.
Conclusiones
-Implementamos un esquema basado en redes para integrar una gran cantidad de información bioquímica heterogénea.
- Se puede aprender de la estructura de los patrones de interconectividad global de los gráficos multicapa para poder descubrir relaciones ocultas.
-En el esquema de priorización para el reposicionamiento de fármacos, la metodología logra altos scores de validación para:
- Evaluación proteomica completa de ensayos druggability.
- Identificación de targets para compuestos huérfanos