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http://hdl.handle.net/1843/52398
Type: | Tese |
Title: | Uma abordagem de Medicina de Redes revela mecanismos moleculares e novas drogas candidatas para doenças neuropsiquiátricas, infecciosas e inflamatórias crônicas |
Authors: | Thomaz Lüscher Dias |
First Advisor: | Glória Regina Franco |
First Co-advisor: | Helder Takashi Imoto Nakaya |
First Referee: | Roney Coimbra |
Second Referee: | Niels Olsen Saraiva Câmara |
Third Referee: | Antônio Carlos Pinheiro |
metadata.dc.contributor.referee4: | Rafael Pinto Vieira |
Abstract: | Milhões de artigos científicos estão disponíveis em plataformas online, e a cada dia milhares de novos trabalhos são publicados. Ler todos esses trabalhos é humanamente impossível para pesquisadores individualmente. Algoritmos de mineração de texto associados à computação cognitiva, como o IBM Watson for Drug Discovery , são capazes de ler toda a literatura biomédica e produzir redes de conhecimento contendo conexões entre termos como genes, doenças e drogas. A Medicina de Redes utiliza redes complexas para compreender como as doenças se relacionam por meio dos genes associados a elas. Milhares de artigos sobre as bases moleculares de doenças neuropsiquiátricas e inflamatórias crônicas existem na literatura. No entanto, ainda há aspectos pouco compreendidos e muitas das drogas existentes são pouco eficazes. Neste trabalho, redes de conhecimento sobre genes, doenças e drogas obtidas pelo Watson for Drug Discovery foram analisadas por uma abordagem de Medicina de Redes para (1) avaliar a evolução do conhecimento sobre doenças neuropsiquiátricas, inflamatórias e infecciosas nos últimos 30 anos, (2) compreender os principais mecanismos moleculares de doenças neuropsiquiátricas e inflamatórias crônicas e (3) encontrar drogas com potencial de reposicionamento para uso em doenças neuropsiquiátricas e inflamatórias crônicas. |
Abstract: | Millions of scientific articles are available on online platforms, and thousands of new papers are published every day. Reading all these studies is humanly impossible for the individual researcher. Text mining algorithms associated with cognitive computing such as IBM Watson for Drug Discovery are able to read through the biomedical literature and produce knowledge networks containing known connections between terms such as genes, diseases and drugs. Network Medicine uses complex networks to understand how diseases are related through the genes they share. Neuropsychiatric and chronic inflammatory diseases are widely studied and thousands of articles on the molecular basis of these diseases exist in the literature. However, there are still many aspects of these disorders that are not fully understood, and existing drug treatments are often ineffective. Here, knowledge networks of genes, diseases and drugs obtained with Watson for Drug Discovery were analyzed using a Network Medicine framework to (1) evaluate the evolution of knowledge of genes and biological processes related to neuropsychiatric, inflammatory and infectious diseases in the last 30 years, (2) understand the main molecular mechanisms of neuropsychiatric and chronic inflammatory diseases and (3) find drugs already used for other diseases that have the potential to be repositioned for use in neuropsychiatric and chronic inflammatory diseases. |
Subject: | Bioquímica e imunologia Software de aplicação Informática médica Mineração de textos Neuropsiquiatria Inflamação Reposicionamento de medicamentos |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ICB - DEPARTAMENTO DE BIOQUÍMICA E IMUNOLOGIA |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Bioquímica e Imunologia |
Rights: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/52398 |
Issue Date: | 5-Oct-2020 |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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