[ca] Les malalties mitocondrials (EM) són un conjunt de malalties de base genètica caracteritzades per defectes en el sistema de fosforilació oxidativa (OXPHOS) o altres trastorns metabòlics en els quals participen els mitocondris. Actualment no existeix tractament per a la immensa majoria d'aquestes malalties, per la qual cosa el reposicionament de fàrmacs és una estratègia interessant i prometedora per al descobriment de noves teràpies. En el present treball s'ha desenvolupat una metodologia, mitjançant l'ús de tècniques de Machine Learning (ML), que permet la priorització de fàrmacs amb possibles efectes beneficiosos en l'àmbit de les EM. Mitjançant l'ús seqüencial de dos models, un per a la cerca de fàrmacs amb propietats físic-químiques i estructurals similars a les dels fàrmacs que s'usen actualment en EM, i un altre model per a la predicció de noves interaccionis fàrmac-diana mitocondrial s'han prioritzat un total de 68 fàrmacs (no presents en el set de fàrmacs amb els quals es van entrenar els models). Després d'una revisió bibliogràfica sobre els 68 fàrmacs prioritzats s'han trobat treballs sobre 7 fàrmacs del set que donen suport al seu possible efecte beneficiós en funció mitocondrial (D-Cisteina, Àcid Màlic, L-Glutamina, Àcid Fòlic, Beta-Alanina, Glicina i Beta-Amino Isobutirato). Només s'ha trobat una referència sobre un dels fàrmacs prioritzats en el qual es descriu un possible efecte perjudicial sobre l'activitat mitocondrial (D-Serina). Finalment concloem que el conjunt de 68 fàrmacs prioritzats podria contenir nous fàrmacs amb un efecte potencialment beneficiós en EM.

[es] Las enfermedades mitocondriales (EM) son un conjunto de enfermedades de base genética caracterizadas por defectos en el sistema de fosforilación oxidativa (OXPHOS) u otros trastornos metabólicos en los que participan las mitocondrias. Actualmente no existe tratamiento para la inmensa mayoría de estas enfermedades, por lo que el reposicionamiento de fármacos es una estrategia interesante y prometedora para el descubrimiento de nuevas terapias. En el presente trabajo se ha desarrollado una metodología, mediante el uso de técnicas de Machine Learning (ML), que permite la priorización de fármacos con posibles efectos beneficiosos en el ámbito de las EM. Mediante el uso secuencial de dos modelos, uno para la búsqueda de fármacos con propiedades físico-químicas y estructurales similares a las de los fármacos que se usan actualmente en EM, y otro modelo para la predicción de nuevas interacciones fármaco-diana mitocondrial se han priorizado un total de 68 fármacos (no presentes en el set de fármacos con los que se entrenaron los modelos). Tras una revisión bibliográfica sobre los 68 fármacos priorizados se han encontrado trabajos sobre 7 fármacos del set que apoyan su posible efecto beneficioso en función mitocondrial (D-Cisteina, Ácido Málico, L-Glutamina, Ácido Fólico, Beta-Alanina, Glicina y Beta-Amino Isobutirato). Sólo se ha hallado una referencia sobre uno de los fármacos priorizados en el que se describe un posible efecto perjudicial sobre la actividad mitocondrial (D-Serina). Finalmente concluimos que el conjunto de 68 fármacos priorizados podría contener nuevos fármacos con un efecto potencialmente beneficioso en EM.