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http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/11134| Tipo de material : | bachelorThesis |
| Título : | Reposicionamiento de fármacos mediante la aplicación de estrategias bioinformáticas y quimioinformáticas para el tratamiento de la preeclampsia |
| Autor : | Chamorro Villarreal, Andrea Fernanda |
| Tutor : | Sánchez Navarro, María Eugenia |
| Palabras clave : | BIOINFORMÁTICA;TERAPÉUTICA MEDICAMENTOSA;PREECLAMPSIA |
| Fecha de publicación : | 2018 |
| Editorial : | Quito: Universidad de las Américas, 2018 |
| Citación : | Chamorro Villarreal, A. F. (2018). Reposicionamiento de fármacos mediante la aplicación de estrategias bioinformáticas y quimioinformáticas para el tratamiento de la preeclampsia (Tesis de pregrado). Universidad de las Américas, Quito. |
| Resumen : | La preeclampsia, es una de las primeras causas de morbilidad y mortalidad materna y neonatal. Esta enfermedad se caracteriza por presentar hipertensión gestacional después de las 20 semanas de embarazo y presión arterial sistólica menor que 140 mmHg o una presión arterial diastólica de menor que 90mmHg. El desarrollo de fármacos para tratar la preeclampsia se ha visto obstaculizado por ensayos clínicos que pueden ser riesgosos para el feto. El reposicionamiento de fármacos es un proceso de búsqueda de un nuevo uso terapéutico para fármacos existentes. Esta aproximación tiene la ventaja de trabajar con fármacos que han superado todo el proceso de investigación, desarrollo y aprobación. Para comprender mejor la fisiopatología de la preeclampsia, se evaluaron y diferenciaron los perfiles de expresión génica del tejido placentario mediante microarrays disponibles en las bases de datos GEO y ArrayExpress. A través del software L1000CDS² y usando los perfiles genéticos se realizó la predicción de posibles compuestos químicos para tratar la preeclampsia. Finalmente, se compiló información de medicamentos de ensayos clínicos y de la base de datos DrugBank para realizar un análisis de similitud usando tres tipos de descriptores químicos: MACCS, Topológico y Morgan con radio 2. Se utilizó el coeficiente de similitud de Tanimoto para describir la similitud generada por los descriptores. De esta forma se predijeron fármacos con un potencial uso en preeclampsia. |
| Descripción : | Preeclampsia is one of the leading causes of maternal and neonatal morbidity and mortality. This is defined as gestational hypertension that occurs after 20 weeks of pregnancy and a systolic blood pressure ≥ 140 mmHg or a diastolic blood pressure of ≥ 90mmHg. The development of drugs to treat preeclampsia has been hampered by clinical trials that may be risky for the fetus. The drug repositioning, is the process of searching new therapeutic uses for existing drugs. To better understand the pathophysiology of preeclampsia, we use the gene expression profiles of the placental tissue available in microarrays from GEO and ArrayExpress databases. Using the L1000CDS² software, we made genetic profiles to predict chemical compounds to potentially treat preeclampsia. Additionally, information from clinical trials and the DrugBank database was compiled to perform similarity analysis using chemical descriptors (MACCS, Topological and Morgan with radio 2). Applying this methodology, we were able to predict drugs potentially useful in preeclampsia treatment. |
| URI : | http://dspace.udla.edu.ec/handle/33000/11134 |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería en Biotecnología |
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