Artificial Intelligence in the Battle against Superbugs

dc.contributor.advisorRodríguez Rubio, Joan Carles
dc.contributor.authorAngulo Brohs, Sophie
dc.date.accessioned2024-09-19T06:26:41Z
dc.date.available2024-09-19T06:26:41Z
dc.date.issued2024-07-04
dc.descriptionTreballs Finals de Grau de Farmàcia, Facultat de Farmàcia i Ciències de l'Alimentació, Universitat de Barcelona, 2024. Tutor/a: Joan C. Rodríguezca
dc.description.abstractEl aumento de las superbacterias resistentes a múltiples fármacos pone de manifiesto la urgente necesidad de nuevos antibióticos. El descubrimiento revolucionario de tres antibióticos - Halicina, Abaucina y Zosurabalpina - se logró mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA), demostrando que esta revoluciona la investigación, el desarrollo y la innovación (I+D+I) de antibióticos. La Halicina (SU3327), altera el gradiente electroquímico de la membrana bacteriana y, por consiguiente, su integridad. Mostró efectos bacteriostáticos contra una variedad de bacterias, incluyendo Mycobacterium tuberculosis y Enterobacteriaceae resistentes a carbapenems. La Abaucina (RS102895), combate infecciones de Acinetobacter baumannii al interferir con el transporte de lipopolisacáridos de las membranas celulares bacterianas. Además, reduce la inflamación al antagonizar los receptores de quimiocinas selectivos de CCR2. AI in the battle against superbugs | Sophie Angulo Brohs La Zosurabalpina (RG6006), actúa contra A. baumannii resistente a carbapenems, mediante un mecanismo de acción único, enfatizando la necesidad de diversificar las dianas de los antibióticos. Modelos como clasificación Naive Bayes, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales artificiales, son empleados para analizan datos químicos y biológicos para poder predecir y optimizar posibles antibióticos, destacando la importancia de la calidad y estandarización de los datos para predicciones precisas. A pesar de estos beneficios de la IA, es necesario tener en consideración conceptos como la mitigación de sesgos y los imperativos de estandarización. La finalidad de este trabajo es presentar esta nueva tendencia de la utilización de la IA para revolucionar el I+D+I de fármacos en un ámbito en el que la normativa legal y aplicación de IA debe ajustarse a la protección de datos y el marco ético del sector sanitario. Palabras clave Inteligencia artificial, superbacterias, resistencia a los antibióticos, aprendizaje automáticoca
dc.format.extent37 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2445/215272
dc.language.isoengca
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Angulo, Sophier, 2024
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.sourceTreballs Finals de Grau (TFG) - Farmàcia
dc.subject.classificationIntel·ligència artificialcat
dc.subject.classificationBacteriscat
dc.subject.classificationResistència als medicamentscat
dc.subject.classificationTreballs de fi de graucat
dc.subject.otherArtificial intelligenceeng
dc.subject.otherBacteriaeng
dc.subject.otherDrug resistanceeng
dc.subject.otherBachelor's theseseng
dc.titleArtificial Intelligence in the Battle against Superbugsca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca

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