ReP USP - Detalhe do registro: Emprego de técnicas de análise exploratória de dados utilizados em química medicinal
Honorio, Káthia Maria (Orientador)
Autor USP: GERTRUDES, JADSON CASTRO - EACH
Subjects: QUÍMICA MÉDICA; QUÍMICA FARMACÊUTICA; RELAÇÕES ESTRUTURA-ATIVIDADE; COMPONENTES PRINCIPAIS (ANÁLISE)
Keywords: Agrupamento de dados; Análise de componentes principais; Análise de componentes principais esparsas; Análise entre estrutura química e atividade biológica; Clustering; Dimensionality reduction; Principal component analysis; Redução de dimensionalidade; Seleção de variáveis; Sparse principal component analysis; Structure activity relationship; Variable selection
Abstract: Pesquisas na área de química medicinal têm direcionado esforços na busca por métodos que acelerem o processo de descoberta de novos medicamentos. Dentre as diversas etapas relacionadas ao longo do processo de descoberta de substâncias bioativas está a análise das relações entre a estrutura química e a atividade biológica de compostos. Neste processo, os pesquisadores da área de química medicinal analisam conjuntos de dados que são caracterizados pela alta dimensionalidade e baixo número de observações. Dentro desse contexto, o presente trabalho apresenta uma abordagem computacional que visa contribuir para a análise de dados químicos e, consequentemente, a descoberta de novos medicamentos para o tratamento de doenças crônicas. As abordagens de análise exploratória de dados, utilizadas neste trabalho, combinam técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento para detecção de estruturas naturais que reflitam a atividade biológica dos compostos analisados. Dentre as diversas técnicas existentes para a redução de dimensionalidade, são discutidas o escore de Fisher, a análise de componentes principais e a análise de componentes principais esparsas. Quanto aos algoritmos de aprendizado, são avaliados o k-médias, fuzzy c-médias e modelo de misturas ICA aperfeiçoado.No desenvolvimento deste trabalho foram utilizados quatro conjuntos de dados, contendo informações de substâncias bioativas, sendo que dois conjuntos foram relacionados ao tratamento da diabetes mellitus e da síndrome metabólica, o terceiro conjunto relacionado a doenças cardiovasculares e o último conjunto apresenta substâncias que podem ser utilizadas no tratamento do câncer. Nos experimentos realizados, os resultados alcançados sugerem a utilização das técnicas de redução de dimensionalidade juntamente com os algoritmos não supervisionados para a tarefa de agrupamento dos dados químicos, uma vez que nesses experimentos foi possível descrever níveis de atividade biológica dos compostos estudados. Portanto, é possível concluir que as técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento podem possivelmente ser utilizadas como guias no processo de descoberta e desenvolvimento de novos compostos na área de química medicinal