Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Título: | Enfoques integrados en la identificación de blancos terapéuticos : aplicaciones bioinformáticas y quimioinformáticas en antimicrobianos y otros contextos biomédicos |
| Título alternativo: | Integrated approaches for identifying therapeutic targets of bioactive compounds : bioinformatics and chemoinformatics applications in antimicrobials and other biomedical contexts |
| Autor: | Schottlender, Gustavo Ezequiel |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Lugar de trabajo: | Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Cálculo (IC)
|
| Fecha de defensa: | 2025-08-21 |
| Fecha en portada: | 21 de agosto 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 Biológica |
| Director: | Fernández Do Porto, Darío Augusto |
| Consejero: | Alvarez, Lautaro Damián |
| Jurado: | Arrar, Mehrnoosh; Fernández, Elmer Andrés; Mocskos, Esteban Eduardo |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7809_Schottlender |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7809_Schottlender.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7809_Schottlender |
| Ubicación: | QUI 007809 |
| 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. Schottlender, Gustavo Ezequiel. (2025). Enfoques integrados en la identificación de blancos terapéuticos : aplicaciones bioinformáticas y quimioinformáticas en antimicrobianos y otros contextos biomédicos. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7809_Schottlender |
Resumen:
La resistencia antimicrobiana representa uno de los desafíos más críticos para la salud pública a nivel global, lo que subraya la necesidad urgente de desarrollar nuevas terapias efectivas. Esta tesis se centra en el diseño e implementación de metodologías bioinformáticas y quimioinformáticas para la identificación de blancos terapéuticos en relación con el descubrimiento de nuevos compuestos con actividad antimicrobiana. Se desarrollaron y validaron dos metodologías complementarias, que pueden aplicarse tanto de forma independiente como en combinación, para abordar diferentes aspectos del descubrimiento de fármacos. La primera integra aprendizaje automático no supervisado basado en la similaridad química de compuestos, análisis de esencialidad de blancos y docking molecular, y está diseñada para identificar blancos terapéuticos candidatos para compuestos con mecanismos de acción desconocidos. Esta estrategia se probó en patógenos como Mycobacterium tuberculosis y Klebsiella pneumoniae, demostrando su capacidad para aplicarse de manera sistemática a todo el proteoma de un organismo. La segunda metodología, aplicada inicialmente al caso de estudio de los Citocromos P450 bacterianos (BacCYPs), combina análisis filogenético, contexto genético y docking molecular para predecir sustratos, productos e inhibidores. Aunque se desarrolló y validó en BacCYPs, esta metodología es adaptable a otras familias de proteínas, lo que amplía su aplicabilidad en diversos contextos biomédicos y biotecnológicos. Los resultados obtenidos demuestran la eficacia de las metodologías propuestas, destacando su capacidad para identificar blancos terapéuticos y generar información clave para el diseño racional de fármacos. Además, las pruebas de concepto realizadas validan su potencial para integrarse en plataformas bioinformáticas existentes, optimizando el desarrollo de nuevos agentes antimicrobianos. Finalmente, se discuten las perspectivas futuras de este trabajo, incluyendo posibles mejoras en los algoritmos predictivos y su integración en estudios de mayor alcance, subrayando su relevancia para la investigación biomédica y biotecnológica.
Abstract:
Antimicrobial resistance represents one of the most critical challenges for global public health, underscoring the urgent need to develop new effective therapies. This thesis focuses on the design and implementation of bioinformatics and cheminformatics methodologies for the identification of therapeutic targets related to the discovery of new compounds with antimicrobial activity. Two complementary methodologies were developed and validated, which can be applied independently or in combination to address different aspects of drug discovery. The first integrates unsupervised machine learning based on chemical similarity of compounds, target essentiality analysis, and molecular docking, and is designed to identify therapeutic targets for compounds with unknown mechanisms of action. This strategy was tested on pathogens such as Mycobacterium tuberculosis and Klebsiella pneumoniae, demonstrating its ability to systematically analyze the entire proteome of an organism. The second methodology, initially applied to the case study of bacterial cytochrome P450s (BacCYPs), combines phylogenetic analysis, genetic context, and molecular docking to predict substrates, products, and inhibitors. Although developed and validated in BacCYPs, this methodology is adaptable to other protein families, broadening its applicability in diverse biomedical and biotechnological contexts. The results demonstrate the efficacy of the proposed methodologies, highlighting their ability to identify therapeutic targets and generate key information for rational drug design. Additionally, the proof-of-concept studies validate their potential for integration into existing bioinformatics platforms, optimizing the development of new antimicrobial agents. Finally, the future perspectives of this work are discussed, including possible improvements in predictive algorithms and their integration into larger-scale studies, underscoring their relevance for biomedical and biotechnological research.
Citación:
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Schottlender, Gustavo Ezequiel. (2025). Enfoques integrados en la identificación de blancos terapéuticos : aplicaciones bioinformáticas y quimioinformáticas en antimicrobianos y otros contextos biomédicos. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7809_Schottlender
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Schottlender, Gustavo Ezequiel. "Enfoques integrados en la identificación de blancos terapéuticos : aplicaciones bioinformáticas y quimioinformáticas en antimicrobianos y otros contextos biomédicos". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7809_Schottlender
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