[ca] La representació d'entitats bioquímiques, com ara molècules petites i cavitats farmacològicament aprofitables de les proteïnes, mitjançant descriptors vectorials facilita l'ús de tecnologies innovadores, inspirades en la intel·ligència artificial, en el camp del descobriment de fàrmacs. De fet, els vectors numèrics proporcionen representacions simplificades però potents, que permeten realitzar comparacions eficients i faciliten una millor interpretabilitat. En el cas de les molècules petites, la immensitat de l'espai químic farmacològicament aprofitable, essencialment infinit, es manté en gran part desaprofitada, i la seva exploració amb descriptors ofereix accés a una gran quantitat de compostos potencialment bioactius. Pel que fa a les cavitats de les proteïnes -els receptors principals dels fàrmacs basats en molècules petites-, la seva representació vectorial accelera la predicció de les funcions de les proteïnes i facilita l'avaluació de la polifarmacologia de compostos. En aquesta tesi, pretenem ampliar el concepte de descriptors de molècules petites i cavitats susceptibles de ser objectius de fàrmacs, abordant les limitacions principals dels mètodes existents i dissenyant estratègies noves per millorar la capacitat d'aquests descriptors de captar característiques estructurals, químiques i funcionals rellevants. Concretament, hem (i) utilitzat signatures químiques per agrupar i comparar biblioteques de compostos, (ii) il·lustrat l'adveniment de les signatures de bioactivitat per permetre una exploració biològicament rellevant de l'espai químic i (iii) implementat una estratègia computacional predefinida d'integració de dades per crear noves signatures de bioactivitat. A més a més, també hem (iv) avaluat la relació entre l'estereoisomeria i la bioactivitat a una escala sense precedents i dissenyat nous generadors de signatures de compostos sensibles a l'estereoisomeria. Basant-nos en aquests avenços en la caracterització de molècules petites, hem dirigit el focus als objectius proteics, (v) dissenyant i avaluant àmpliament una nova metodologia, anomenada PocketVec, per generar descriptors vectorials de cavitats basats en les seves característiques estructurals. Aquesta nova estratègia, basada en el principi de la quimiogenòmica, que estableix que cavitats similars s'uneixen a compostos similars, ens ha permès (vi) caracteritzar i explorar tot el proteoma humà des de la perspectiva de les cavitats, identificant cavitats similars farmacològicament aprofitables en proteïnes sense relació aparent. En conjunt, aquesta tesi representa una modesta contribució als camps en creixement constant de la quimioinformàtica i la bioinformàtica, emmarcada dins el procés més ampli i llarg del descobriment de fàrmacs.

[en] The representation of biochemical entities, such as small molecules and protein druggable pockets, with vectorial descriptors facilitates the use of novel AI-inspired technologies in drug discovery. Indeed, numerical vectors provide simplified yet powerful representations, amenable to efficient comparisons and improved interpretability. For small molecules, the vastness of the essentially infinite drug-like chemical space remains largely uncharted, and its exploration with descriptors offers a wealth of potentially bioactive compounds. For protein pockets -the primary targets of small molecule drugs- vectorial representation expedites the prediction of protein function as well as supporting the evaluation of compound polypharmacology. In this thesis, we aim at further extending the concept of small molecule and druggable pocket descriptors, addressing the main limitations of existing methods and designing novel approaches to enhance their ability to capture relevant structural, chemical and functional features. More specifically, we have (i) leveraged chemical signatures to cluster and compare compound libraries, (ii) illustrated the advent of bioactivity signatures to enable the biologically relevant exploration of the chemical space, and (iii) implemented a predefined data integration framework to create novel bioactivity signatures. Moreover, we have also (iv) assessed the relationship between stereoisomerism and bioactivity at an unprecedented scale while designing new stereochemically-aware compound signaturizers. Building on these advancements in small molecule characterization, we have expanded our focus to protein targets by (v) designing and extensively benchmarking a new methodology to generate structure-based vectorial pocket descriptors, named PoketVec. This novel approach, founded on the chemogenomics principle stating that similar pockets will bind similar compounds, has enabled us to (vi) characterize, and explore, the complete human proteome from the pocket perspective, identifying similar druggable pockets in otherwise unrelated protein targets. Overall, this thesis represents a modest contribution to the ever-growing fields of cheminformatics and bioinformatics, encompassed within the wider and long-term process of drug discovery.