Leveraging open datasets for data-driven ligand-protein interaction analysis
Creators: name: Βλάχος, Ευστάθιος Νικόλαος Σπυρίδωνα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Ανακάλυψη φαρμάκων
Επιστήμες δεδομένων
Νανοϊατρική
Drug discovery
Data science
Nanomedicine

description: This thesis addresses the challenge of accurate and efficient prediction of drug-protein binding in drug discovery. Leveraging open databases like the Protein Data Bank (PDB), advanced data interrogation techniques are applied to extract novel insights about drug/receptor pocket binding sites. Rigorous validation of the theoretical model through randomised examples demonstrates its effectiveness in predicting ligand-receptor interactions. The data-driven approach provides valuable insights with predictive and explanatory value, forming the basis for a novel framework in drug discovery. By improving ligand filtering and targeted screening, this innovative approach has the potential to significantly reduce costs, enhance efficiency, facilitate virtual screening, and optimise structure-based drug design at the nanoscale. Furthermore, with the ongoing revolution in machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), the initial concept can be further scaled and amplified. Exploring combinations of ligand pattern insights using advanced AI algorithms for pattern recognition can greatly enhance the approach. The implications of this research extend to the fields of nanomedicine and bionanotechnology. The developed framework has the power to revolutionise drug discovery, accelerating the identification and design of novel therapeutics, predicting drug-target interactions, and optimising advanced theranostic drug delivery systems at the nanoscale. This transformative potential opens unprecedented opportunities for the development of personalised and targeted therapies, ultimately reshaping the healthcare landscape and advancing the frontiers of nanomedicine and bionanotechnology. In summary, this thesis presents a solid and concise contribution to the field of drug discovery, offering a promising framework built upon rigorous validation and the integration of advanced data-driven techniques. The scalable nature of the approach, combined with the potential for significant cost reduction and efficiency enhancement, positions it as a transformative force in the pursuit of improved healthcare and nanomedicine advancements.
description: Η παρούσα διατριβή ασχολείται με τις προκλήσεις της ακριβούς και αποτελεσματικής πρόβλεψης της σύνδεσης φαρμάκου-πρωτεΐνης στον τομέα της ανακάλυψης φαρμάκων. Αξιοποιώντας ανοιχτές βάσεις δεδομένων όπως η Τράπεζα Δεδομένων Πρωτεϊνών (PDB), εφαρμόστηκαν προηγμένες τεχνικές διερεύνησης δεδομένων για την εξαγωγή νέων γνώσεων σχετικά με τις θέσεις πρόσδεσης φαρμάκων/υποδοχέων. Η αυστηρή επικύρωση του θεωρητικού μοντέλου της διατριβής μέσω τυχαιοποιημένων παραδειγμάτων αποδεικνύει την αποτελεσματικότητά του στην πρόβλεψη αλληλεπιδράσεων φαρμάκου-υποδοχέα. Η προσέγγιση με βάση τα δεδομένα παρέχει πολύτιμες νέες γνώσεις με τόσο προγνωστική όσο και επεξηγηματική αξία, αποτελώντας έτσι τη βάση για ένα νέο πλαίσιο στην ανακάλυψη φαρμάκων. Βελτιώνοντας το φιλτράρισμα των μορίων/προσδετών και τη στοχευμένη διαλογή, αυτή η καινοτόμος προσέγγιση έχει τη δυνατότητα να μειώσει σημαντικά το κόστος, να ενισχύσει την αποτελεσματικότητα, να διευκολύνει την εικονική διαλογή και να βελτιστοποιήσει το σχεδιασμό φαρμάκων με βάση τη δομή στη νανοκλίμακα. Επιπλέον, με τη συνεχιζόμενη επανάσταση στη μηχανική μάθηση (ΜΜ) και την τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), η αρχική ιδέα που παρουσιάζεται μπορεί να επεκταθεί και να ενισχυθεί περαιτέρω. Η διερεύνηση συνδυασμών και μοτίβων των νεοαποκτηθέντων ευρημάτων των μορίων/προσδετών με τη χρήση προηγμένων αλγορίθμων ΤΝ για την αναγνώριση προτύπων μπορεί να ενισχύσει σημαντικά την προσέγγιση. Οι επιπτώσεις αυτής της έρευνας επεκτείνονται στους τομείς της νανοϊατρικής και της βιονανοτεχνολογίας. Το πλαίσιο που αναπτύχθηκε έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στην ανακάλυψη φαρμάκων, επιταχύνοντας τον εντοπισμό και το σχεδιασμό νέων θεραπευτικών ουσιών, προβλέποντας τις αλληλεπιδράσεις φαρμάκου-στόχου και βελτιστοποιώντας προηγμένα συστήματα χορήγησης φαρμάκων στη νανοκλίμακα. Αυτό το δυναμικό μετασχηματισμού ολόκληρης της διαδικασίας ανοίγει πρωτοφανείς ευκαιρίες για την ανάπτυξη εξατομικευμένων και στοχευμένων θεραπειών, αναδιαμορφώνοντας τελικά το τοπίο της υγειονομικής περίθαλψης και διευρύνοντας τα σύνορα της νανοϊατρικής και της βιονανοτεχνολογίας. Συνοψίζοντας, η παρούσα διατριβή συμβάλει, αποτελώντας μία βάση, στον τομέα της ανακάλυψης φαρμάκων και προσφέροντας ένα πολλά υποσχόμενο πλαίσιο που βασίζεται στην αυστηρή επικύρωση και την ενσωμάτωση προηγμένων τεχνικών της επιστήμης δεδομένων. Ο επεκτάσιμος χαρακτήρας της προσέγγισης, σε συνδυασμό με τη δυνατότητα σημαντικής μείωσης του κόστους και βελτίωσης της αποδοτικότητας, την τοποθετεί ως ισχυρή μετασχηματιστική δύναμη στην επιδίωξη της βελτίωσης της υγειονομικής περίθαλψης και της προόδου της νανοϊατρικής.