Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Desarrollo y aplicación de metodologías in silico para la predicción, diseño y síntesis de nuevos compuestos bioactivos inspirados en productos naturales |
| Título alternativo: | Development and application of in silico methodologies for the prediction, design, and synthesis of new bioactive compounds inspired by natural products |
| Autor: | Fernández, Julián Francisco |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Lugar de trabajo: | Universidad de Buenos Aires - CONICET. Unidad de Microanálisis y Métodos Físicos en Química Orgánica (UMYMFOR)
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| Fecha de defensa: | 2025-07-21 |
| Fecha en portada: | 21 de Julio de 2025 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Química Biológica |
| Departamento Docente: | Departamento de Química Orgánica |
| Director: | Palermo, Jorge Alejandro |
| Director Asistente: | Lavecchia, Martín José |
| Consejero: | Cabrera, Gabriela Myriam |
| Jurado: | Stortz, Carlos Arturo; Bollini, Mariela; Sarotti, Ariel Marcelo |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7800_Fernandez |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7800_Fernandez.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7800_Fernandez |
| Ubicación: | QUI 007800 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Fernández, Julián Francisco. (2025). Desarrollo y aplicación de metodologías in silico para la predicción, diseño y síntesis de nuevos compuestos bioactivos inspirados en productos naturales. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7800_Fernandez |
Resumen:
La búsqueda de nuevos fármacos a partir de productos naturales ha dado como resultado numerosos medicamentos a lo largo de la historia, como la penicilina y otros antibióticos, los agentes anticancerígenos de origen vegetal, y varios analgésicos. Actualmente, la naturaleza sigue siendo una fuente esencial de compuestos con potencial terapéutico, y la exploración de nuevas bioactividades es un área de gran relevancia. Sin embargo, uno de los principales desafíos en este campo es la escasa cantidad de compuesto puro que suele obtenerse de los productos naturales, lo que limita las opciones de ensayos biológicos que pueden realizarse. En este trabajo se presenta el desarrollo de Target Fisher, una innovadora metodología in silico que permite predecir blancos moleculares para cualquier tipo de molécula pequeña, incluidos los compuestos naturales, mediante la combinación de docking molecular e inteligencia artificial. Por último, se presentan casos de aplicación experimental de esta herramienta que involucraron tanto el aislamiento de productos naturales para confirmar sus predicciones, llevando al descubrimiento de nuevas bioactividades, como también su uso para el diseño y posterior síntesis de nuevos inhibidores que puedan actuar sobre blancos terapéuticos relevantes en enfermedades neurodegenerativas.
Abstract:
The search for new drugs from natural products has historically led to the discovery of numerous medications, such as penicillin and other antibiotics, plant-derived anticancer agents, and various analgesics. Today, nature remains a vital source of compounds with therapeutic potential, and the exploration of new bioactivities is an area of great relevance. However, one of the main challenges in this field is the limited quantity of pure compound typically obtained from natural products, which restricts the range of biological assays that can be performed. This work presents the development of Target Fisher, an innovative in silico methodology that enables the prediction of molecular targets for any type of small molecule, including natural products, by combining molecular docking and artificial intelligence. Finally, experimental applications of this tool are presented, involving both the isolation of natural products to validate its predictions—leading to the discovery of new bioactivities—and its use in the design and subsequent synthesis of new inhibitors that can act on therapeutically relevant targets in neurodegenerative diseases.
Citación:
---------- APA ----------
Fernández, Julián Francisco. (2025). Desarrollo y aplicación de metodologías in silico para la predicción, diseño y síntesis de nuevos compuestos bioactivos inspirados en productos naturales. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7800_Fernandez
---------- CHICAGO ----------
Fernández, Julián Francisco. "Desarrollo y aplicación de metodologías in silico para la predicción, diseño y síntesis de nuevos compuestos bioactivos inspirados en productos naturales". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7800_Fernandez
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