Drug Repurposing utilizando Embeddings sobre Grafos de Conocimiento

Ficha técnica

Resumen

Las enfermedades transmitidas por vectores (ETV) tales como mosquitos o chinches, se encuentran entre las afecciones de más rápida propagación y extensión en todo el mundo, representando más del 17% de todas las enfermedades infecciosas, y causando más de 700.000 muertes al año (WHO, 2020). Pero este grave problema de salud pública propio de regiones tropicales y subtropicales como América Latina, también se está convirtiendo en un problema para otras zonas climáticas. En el contexto del severo cambio climático actual, se espera que los brotes y transmisión de estas enfermedades se vean potenciados, ya que es precisamente la alteración climática la principal impulsora de la actividad, migración y distribución geográfica de estos vectores (Wu & Huang, 2022). Para enfrentar estas enfermedades con alto potencial de expansión, el presente trabajo se centra en la idea de la reutilización de fármacos (Drug Repurposing) como método rápido y eficiente para identificar fármacos existentes que puedan combatirlas. Para llevar adelante este proyecto se emplearán técnicas de Embeddings sobre Grafos de Conocimiento para codificar información biológica en una única estructura que permita operar las relaciones entre conceptos, extraer información, aprender conexiones y realizar predicciones para descubrir potenciales nuevas relaciones entre fármacos y ETV. Poder identificar nuevos vínculos fármacos-enfermedades brindaría enormes beneficios en términos de eficacia de tratamientos, así como una aceleración en los plazos de recuperación y disminución de secuelas.

Publicaciones

Proyectos

Collaborative Group Decision for knowledge acquisition in agriculture using AI techniques. Financiado por STIC AmSud. Duración: 1/3/2022-1/3/2024

Soporte semántico para mejorar la calidad de los requerimientos. Financiado por Facultad de Informática - Programa I+D+i con alumnos. Dirigido por Diego Torres, Leandro Antonelli. Duración: 1/3/2022-31/12/2022