[ca] Durant el desenvolupament de nous fàrmacs, s'ha vist que la majoria de les molècules estudiades són descartades en els assajos clínics per presència de toxicitat. A conseqüència, s'han desenvolupat mètodes computacionals per predir l'activitat de les molècules candidates. En els últims anys, els pèptids s'han proposat com a possibles candidats a fàrmacs per la seva alta activitat biològica, especificitat, baix cost de producció i alta penetració. En aquest treball es pretén desenvolupar un model Machine Learning (ML) per predir la toxicitat peptídica per al possible desenvolupament de nous fàrmacs. Es recopilaran pèptids tòxics i no tòxics de diferents bases de dades i s'agruparan en un dataset. Amb les seqüències peptídiques, es generaran els descriptors pseudo-aminoàcids per a la creació de models de predicció de toxicitat peptídica. Amb mètodes de clustering i balanceig es crearan nous datasets que seran usats per a generar models predictius amb els algoritmes de ML utilitzats: SVM, RF i GBRT. Es seleccionaran els millors models i seran avaluats amb un dataset extern. Els models generats per clustering i balanceig eren de major qualitat (exactitud, precisió, sensibilitat, especificitat, F1 i AUC de corba ROC) que els obtinguts amb el dataset inicial. Dels cinc millors models avaluats amb el dataset extern (Model Subsampling SVM, Model Subsampling RF, Model DBSCAN + Subsampling SVM, Model DBSCAN + Subsampling GBRT i Model Linclust RF), tres presentaven millors indicadors de qualitat. Es conclou que els millors models per predir la toxicitat de pèptids són Model Subsampling SVM, Model Subsampling RF i Model DBSCAN + Subsampling GBRT.

[es] Durante el desarrollo de nuevos fármacos, se ha visto que la mayoría de las moléculas estudiadas son descartadas en los ensayos clínicos por presencia de toxicidad. A consecuencia, se han desarrollado métodos computacionales para predecir la actividad de las moléculas candidatas. En los últimos años, los péptidos se han propuesto como posibles candidatos a fármacos por su alta actividad biológica, especificidad, bajo coste de producción y alta penetración. En este trabajo se pretende desarrollar un modelo Machine Learning (ML) para predecir la toxicidad peptídica para el posible desarrollo de nuevos fármacos. Se recopilarán péptidos tóxicos y no tóxicos de distintas bases de datos y se agruparán en un dataset. Con las secuencias peptídicas, se generarán los descriptores pseudo-aminoácidos para la creación de modelos de predicción de toxicidad peptídica. Con métodos de clustering y balanceo se crearán nuevos datasets que serán usados para generar modelos predictivos con los algoritmos de ML utilizados: SVM, RF y GBRT. Se seleccionarán los mejores modelos y serán evaluados con un dataset externo. Los modelos generados por clustering y balanceo eran de mayor calidad (exactitud, precisión, sensibilidad, especificidad, F1 y AUC de curva ROC) que los obtenidos con el dataset inicial. De los cinco mejores modelos evaluados con el dataset externo (Modelo Subsampling SVM, Modelo Subsampling RF, Modelo DBSCAN+Subsampling SVM, Modelo DBSCAN+Subsampling GBRT y Modelo Linclust RF), tres presentaban mejores indicadores de calidad. Se concluye que los mejores modelos para predecir la toxicidad de péptidos son Modelo Subsampling SVM, Modelo Subsampling RF y Modelo DBSCAN+Subsampling GBRT.