Enhancing Molecular Docking with Deep Q-Networks
type: CreativeWork
description: El descubrimiento de fármacos es un proceso largo y costoso que suele durar entre 10 y 15 años, desde la evaluación inicial de candidatos farmacológicos hasta la aprobación final por parte de los organismos reguladores correspondientes. Por este motivo, simulaciones moleculares por computador, conocidas como Virtual Screening (VS) (o Cribado Virtual), se utilizan a menudo para predecir los candidatos a fármacos durante las primeras etapas de su desarrollo. Uno de los métodos más utilizados en el VS es el llamado Docking Molecular, o simplemente abreviado como Docking (en español, Acoplamiento Molecular). El objetivo de este método es resolver el problema de las Interacciones Proteína-Ligando (PLDP) o Docking. Dicho de otro modo, se trata de predecir las conformaciones 3D en las que un candidato farmacológico (también conocido como ligando) se acopla a un receptor determinado (normalmente una proteína) en un punto concreto de su superficie. Los métodos tradicionales de Docking se basan en procedimientos de optimización de funciones de puntuación (o de scoring) siguiendo determinadas heurísticas. Se trata de funciones matemáticas que modelan las interacciones moleculares. Estos métodos se caracterizan por ser computacionalmente costosos. De esta manera, en esta tesis se pretende aprovechar los prometedores algoritmos de Deep RL para mejorar la resolución del problema de Docking. Para ello, el hilo conductor de esta tesis doctoral son las diferentes alternativas de representación de las moléculas de la escena de Docking que serán utilizadas como datos de entrada de dichos algoritmos. En consecuencia, primero se replantea el problema PLDP como uno de Aprendizaje por Refuerzo (RL). Acto seguido, se construye un sistema básico basado en el algoritmo de Deep Q-Network (DQN), originalmente diseñado para enseñar a agentes artificiales a jugar a videojuegos de la consola de Atari 2600. En segundo lugar, se utiliza una implementación, denominada QN-Docking, basada en un vector…
abstract: El descubrimiento de fármacos es un proceso largo y costoso que suele durar entre 10 y 15 años, desde la evaluación inicial de candidatos farmacológicos hasta la aprobación final por parte de los organismos reguladores correspondientes. Por este motivo, simulaciones moleculares por computador, conocidas como Virtual Screening (VS) (o Cribado Virtual), se utilizan a menudo para predecir los candidatos a fármacos durante las primeras etapas de su desarrollo. Uno de los métodos más utilizados en el VS es el llamado Docking Molecular, o simplemente abreviado como Docking (en español, Acoplamiento Molecular). El objetivo de este método es resolver el problema de las Interacciones Proteína-Ligando (PLDP) o Docking. Dicho de otro modo, se trata de predecir las conformaciones 3D en las que un candidato farmacológico (también conocido como ligando) se acopla a un receptor determinado (normalmente una proteína) en un punto concreto de su superficie. Los métodos tradicionales de Docking se basan en procedimientos de optimización de funciones de puntuación (o de scoring) siguiendo determinadas heurísticas. Se trata de funciones matemáticas que modelan las interacciones moleculares. Estos métodos se caracterizan por ser computacionalmente costosos. De esta manera, en esta tesis se pretende aprovechar los prometedores algoritmos de Deep RL para mejorar la resolución del problema de Docking. Para ello, el hilo conductor de esta tesis doctoral son las diferentes alternativas de representación de las moléculas de la escena de Docking que serán utilizadas como datos de entrada de dichos algoritmos. En consecuencia, primero se replantea el problema PLDP como uno de Aprendizaje por Refuerzo (RL). Acto seguido, se construye un sistema básico basado en el algoritmo de Deep Q-Network (DQN), originalmente diseñado para enseñar a agentes artificiales a jugar a videojuegos de la consola de Atari 2600. En segundo lugar, se utiliza una implementación, denominada QN-Docking, basada en un vector…
author: Serrano Fernández, Antonio
language: en
keywords: Informática, Inteligencia Artificial, Farmacología Molecular, Redes Neuronales
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2022
date modified: 2026-07-24T03:17:42Z
provider: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10952/5245