UTILIZACION DE BIG DATA BIOLOGICA PARA AVANZAR HACIA UNA FARMACOLOGIA SISTEMICA...
UTILIZACION DE BIG DATA BIOLOGICA PARA AVANZAR HACIA UNA FARMACOLOGIA SISTEMICA PERSONALIZADA
EL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS HA PUESTO GRANDES ESPERANZAS EN LA VISION SISTEMICA DE LA FARMACOLOGIA, YA QUE PROMETE CONECTAR FENOTIPOS PATOLOGICOS CON LOS COMPLEJOS PROCESOS MOLECULARES QUE LOS DESENCADENAN, DESGRACIADAMENTE, LOS...
EL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS HA PUESTO GRANDES ESPERANZAS EN LA VISION SISTEMICA DE LA FARMACOLOGIA, YA QUE PROMETE CONECTAR FENOTIPOS PATOLOGICOS CON LOS COMPLEJOS PROCESOS MOLECULARES QUE LOS DESENCADENAN, DESGRACIADAMENTE, LOS ENFOQUES GLOBALES AUN NO SE HAN TRADUCIDO EN NUEVOS MEDICAMENTOS, LA CANTIDAD DE DATOS BIOLOGICOS GENERADOS EN LOS ULTIMOS AÑOS, QUE ESTA PRACTICAMENTE INUNDANDO LA INVESTIGACION BIOMEDICA, HA REVELADO QUE UNA PERTURBACION EFECTIVA RARA VEZ ES EXQUISITA Y, PARA ABORDAR FENOTIPOS COMPLEJOS, DEBEMOS ALEJARNOS DEL PARADIGMA DE 'UNA ENFERMEDAD, UNA DIANA, UN FARMACO' Y CONSIDERAR LA COMPLEJIDAD DE LA BIOLOGIA HUMANA, SEDUCIDOS POR LOS IMPRESIONANTES LOGROS DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO PROFUNDO (DEEP MACHINE LEARNING), ALGUNOS BIOLOGOS COMPUTACIONALES ESTAN CONSIDERANDO UN CAMBIO HACIA PREDICTORES DE LA BIOLOGIA MENOS MECANISTICOS Y MAS BASADOS EN DATOS, SIN EMBARGO, LA NATURALEZA DE LOS DATOS BIOLOGICOS ES CONSIDERABLEMENTE MAS COMPLEJA QUE EN LOS OTROS CAMPOS DEL BIG DATA Y NO CUMPLE CON LOS ESTANDARES DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, POR LO TANTO, ES FUNDAMENTAL FORMATEAR CORRECTAMENTE LOS DATOS BIOLOGICOS, DE MODO QUE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO SE PUEDAN ADAPTAR SIN PROBLEMAS A LA BIOLOGIA DE SISTEMAS, ASI PUES, EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL PRESENTE PROYECTO ES OFRECER UN MEDIO GENERICO E INTUITIVO PARA CERRAR LA BRECHA ENTRE LOS REPOSITORIOS BIOLOGICOS DE BIG DATA Y LAS HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO DE ULTIMA GENERACION, Y FACILITAR LA CONTEXTUALIZACION DE CADA NUEVO EXPERIMENTO DENTRO DEL UNIVERSO DEL CONOCIMIENTO BIOLOGICO, PARA ELLO, PLANEAMOS EXPRESAR DATOS BIOLOGICOS HETEROGENEOS COMO VECTORES NUMERICOS, INCORPORANDO DIFERENTES CAPAS DE COMPLEJIDAD MOLECULAR ASOCIADAS A UN PROCESO, ADEMAS, SUGERIMOS UNA ESTRATEGIA, BASADA EN MODELOS GENERATIVOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (DIRIGIDOS POR DATOS BIOLOGICOS), PARA DISEÑAR COMPUESTOS QUIMICOS DE NOVO CON PROPIEDADES FARMACOLOGICAS ESPECIFICAS QUE PUEDAN SUPERAR LAS LIMITACIONES DE LOS ENFOQUES CENTRADOS EN DIANAS ESPECIFICAS, LA COMBINACION DE BIOLOGIA Y QUIMICA, EN FORMA DE PERFILES DE BIOACTIVIDAD, FACILITARA LA TRANSICION ENTRE LA MEDICINA DE PRECISION Y LA PERSONALIZADA DONDE, EN LUGAR DE BUSCAR EL FARMACO APROBADO MAS ADECUADO PARA TRATAR A UN PACIENTE, DISEÑAREMOS FARMACOS ESPECIFICOS PARA CADA PERFIL MOLECULAR, BIOINFORMATICA\FARMACOLOGIA SISTEMICA\DESCRIPTORES DE BIOACTIVIDAD\DISEÑO DE FARMACOS\BIG DATA BIOLOGICA\MODELOS GENERATIVOSver más
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.