Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/83144
Title: Prediction of Mitochondrial Toxicity Indexes for Pharmacological Compounds
Other Titles: Previsão dos Indices de Toxicidade Mitocondrial de Compostos com Interesse Farmacológico
Authors: Campos, João Rodrigues de 
Orientador: Costa, Ernesto Jorge Fernandes
Keywords: Aprendizagem Computacional; Classificação; Clustering; Mitocôndria; Toxicidade Farmacológica; Machine Learning; Classification; Clustering; Mitochondria; Drug Toxicity
Issue Date: 11-Jul-2017
Serial title, monograph or event: Prediction of Mitochondrial Toxicity Indexes for Pharmacological Compounds
Place of publication or event: DEI-FCTUC
Abstract: A indústria farmacêutica enfrenta novos desafios. O desenvolvimento de um novo medicamento leva cerca de 12 anos para chegar ao mercado, com um custo aproximado de £ 1,5 biliões e apenas 1 em cada 5.000 o consegue alcançar. A toxicidade dos medicamentos no tecido biológico é um dos pontos críticos no processo de desenvolvimento de fármacos, uma vez que pode causar o seu término ou retração. Para medir essa toxicidade, a avaliação da perturbação das mitocôndrias é uma das técnicas que podem ser utilizadas. Esta dissertação visa criar um modelo \ gls {ML} que permita prever precocemente os níveis de toxicidade de compostos farmacológicos. Esse modelo poderá então vir a ser usado para identificar e prevenir o desenvolvimento de novos medicamentos com uma composição tóxica. Este trabalho é feito em cooperação com o grupo MitoXT, com base no UC-BIOTECH, Centro de Neurociências e Biologia Celular, que irá fornecer um conjunto de dados que contém informações sobre os efeitos tóxicos de compostos farmacológicos nas mitocôndrias .
The pharmaceutical industry is facing new challenges. The development of a new drug takes around 12 years to reach the market, with a cost of around £1.5bn per drug and only around 1 in each 5.000 drugs manages to reach it. The toxicity of the drugs on the biological tissue is one of the critical points in the drug development process, as it may cause the termination or recall of a drug. To measure such toxicity, the assessment of the perturbation of the mitochondria is one of the techniques that can be used. This dissertation aims to create a \gls{ML} model that early predicts the toxicity levels of pharmacological compounds. Such a model could then be used to identify and prevent the development of new drugs with a toxic composition. This work is done in cooperation with the MitoXT group, based at the UC-BIOTECH, Center for Neuroscience and Cell Biology, that will provide a dataset containing the information regarding the toxic effects of pharmacological compounds on the mitochondria .
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/83144
Rights: embargoedAccess
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