RT Dissertation/Thesis
T1 Modelos bioinformáticos y estudio de receptores de proteínas mediante el uso de redes complejas para el desarrollo y diseño de fármacos eficaces en patologías del sistema nervioso central
A1 Escobar Cubiella, Manuel Quintín
K1 Fármacos
K1 Industria farmacéutica
K1 QSAR
K1 Bioinformática
K1 Quimioinformática
AB La búsqueda y desarrollo de fármacos eficaces para el tratamiento de enfermedadesneurodegenerativas ha generado grandes expectativas, debido a la relevancia que tienensobre la economía de los sistemas sanitarios y la tremenda carga y desgaste que sufren familiay cuidadores. Por ello, la industria farmacéutica se ha volcado sobre estas patologías en lasúltimas tres décadas, pero las dificultades de realizar ensayos sobre el SN provoca que losgastos y tiempos de investigación se disparen, limitando de forma considerable la rentabilidadde los procesos tradicionales en el desarrollo de nuevos medicamentos. Es en este apartadodonde realiza sus aportaciones el diseño de fármacos, dedicando una parte del mismo aldesarrollo de modelos matemáticos que permitan predecir propiedades de interés para unagran variedad de sistemas químicos incluyendo moléculas de bajo peso molecular, polímeros,biopolímeros, sistemas heterogéneos, formulaciones farmacéuticas, conglomerados demoléculas e iones, materiales, nano-estructuras y otros.En dicho sentido, los estudios QSAR (Quantitative Structure-Activity-Relationships) sonusados cada vez mas como herramientas para el descubrimiento molecular. Estos modelosQSAR pueden ser diseñados para que predigan la probabilidad de que un fármaco sea efectivocontra una enfermedad degenerativa determinada ya sea la enfermedad de Parkinson,Alzheimer o cualquier otra, actuando sobre una diana molecular específica.En esta memoria presentamos de manera conjunta la revisión de modelos previos ytrabajos específicos novedosos, en los que se han introducido nuevos índices numéricosutilizados para describir tanto la estructura molecular de fármacos como la estructuramacromolecular de sus dianas o receptores (proteínas y/o ADN/ARN). Con estos ITs hemossido capaces de desarrollar nuevos modelos multiQSAR de gran interés por su doble función enla predicción de fármacos y sus dianas moleculares. Estos trabajos permitirán la introducciónde nuevos conceptos teóricos y la evolución hacia modelos con posibles aplicaciones en labúsqueda de nuevos fármacos neuroprotectores útiles en el tratamiento de las enfermedadesde Parkinson y Alzheimer y/o nuevas dianas moleculares para estos fármacos. Este tipo deinvestigación abarca un área general-básica en la que interactúan la Bioinformática y laQuimioinformática.
YR 2012
FD 2012-09-19
LK http://hdl.handle.net/10347/6106
UL http://hdl.handle.net/10347/6106
LA spa
DS Minerva
RD 29 abr 2026