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PID2020-119535RB-I00

Financiado

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... ver más

01/01/2020

FUNDACIO INSTITUT...

303K€

Presupuesto del proyecto: 303K€

Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT DE RECERCA BIOMEDICA IRB BA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 23M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT DE RECERCA BIOMEDICA IRB BA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 23M€

Presupuesto del proyecto 303K€

Descripción del proyecto 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 GENERATIVOS

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