|
|
Interakce léčiv užívaných při léčbě schizofrenie a jejich doprovodných příznaků
Musilová, Jana ; Janoušek, Oto (oponent) ; Cicková, Pavlína (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem interakcí antipsychotických léčiv a jejich doprovodných účinků. Stručně popisuje vědní obor vývoj léčiv (drug discovery) a příbuzné vědní disciplíny, zejména se pak zaměřuje na problematiku analýzy biologických sítí. Součástí práce je i charakterizace nemoci schizofrenie a její léčby. Cílem práce je vytvoření skriptu v jazyce R pro automatické stahování dat z volně dostupných databází a vyhledání nejvýznamnějších interakcí vybraných medikamentů a jejich cílů na základě vizualizace a analýzy sítí pomocí nástroje Cytoscape a jeho pluginů a specifikace obdobných farmakologických vlastností nejvýznamnějších léčiv.
|
|
|
Methods for Predicting Drug Side Effects in Silico
Cicková, Pavlína ; Lexa,, Matej (oponent) ; Berka,, Karel (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Drug discovery is a field of contemporary science, which has encompassed the use of various computational methods. Wet lab approaches are costly and time-consuming and hence, in silico methods play an important role. Notwithstanding the progress of computational techniques applied in drug discovery in the last few decades, the great majority of the investigational compounds still do not succeed in reaching the final approval stage. Not only for this reason state-of-the-art drug design strategies focus on reinvestigating already approved drugs and drug similarity analyzes are crucial to consider. This work presents the development and application of a set of workflows created within the KNIME Analytics Platform which implements an approach using machine-learning methods for drug side effect prediction. The presented set of workflows deals with data retrieval, pre-processing, similarity metrics computation and data exploratory analysis. Consequently, classification models are applied to predict specific side effects of drugs. The prediction is based on similarity-based techniques. Structural and other similarities of approved drug molecules were used to train the decision tree models for the prediction of potential drug-side effect associations. The main advantage of the work is the re-usability of the applied techniques. Our set of workflows provides an environment allowing for new research questions in terms of drug similarity to be addressed. Moreover, as the workflows created within KNIME Analytics Platform provide a user-friendly graphical interface, users do not require any advanced experience in machine learning or programming to perform their studies using the designed workflows.
|
|
|
SARS-CoV-2 methyltransferázy jako cíl terapeutického zásahu
Kocek, Hugo ; Nencka, Radim (vedoucí práce) ; Bouřa, Evžen (oponent)
Nový koronavirus SARS-CoV-2 (z počátku též označovaný "nCoV2019") se stal od března roku 2020 součástí našich životů a téměř přes noc obrátil naše životy "vzhůru nohama". Tento vir se přenáší kapénkami a způsobuje respirační onemocnění COVID-19, které může mít v komplikovaných případech velmi závažný až fatální průběh. Doposud nebyla vynalezena žádná efektivní léčebná metoda a vakcíny jsou momentálně velkou nadějí. Ačkoli poskytují vysokou míru ochrany vůči SARS-CoV-2, je důležité podotknout, že nemusí být plně efektivní vůči stále se objevujícím novým mutacím SARS-CoV-2. V průběhu pandemie byla vyzkoušena řada již schválených léků (např. favipiravir, toremifen či hydroxychlorochin), ale žádný z těchto léků v klinických studiích neprokázal signifikantní účinnost proti SARS-CoV-2. Jediným schváleným antivirotikem pro použití u hospitalizovaných pacientů je v současné době nukleotidový analog remdesivir, jehož účinnost byla prokázána v klinických testech, ale je patrně značně závislá na době podání a celkovém stavu pacienta. Vývoj nových antivirotik je proto nezbytný, neboť se jedná již o třetí korovirus od počátku 21. století s pandemickým potenciálem, a proto můžeme očekávat příchod dalších variant v budoucnosti. Tato práce se zaměřuje na S-adenosylmethionin-dependentní methyltransferázy nsp14 a...
|
|
|
Strukturní a funkční analýza katepsinu B1 z krevničky Schistosoma mansoni
Jílková, Adéla ; Mareš, Michael (vedoucí práce) ; Obšil, Tomáš (oponent) ; Mikeš, Libor (oponent)
Schistosomóza je závažné infekční onemocnění postihující více než 200 milionů lidí v oblasti tropů a subtropů. Původcem je parazit krevnička, který žije v cévách člověka a živiny získává degradací hemoglobinu z krve hostitele působením trávicích proteas. V současnosti je k dispozici pouze jediný lék proti schistosomóze a hrozba vzniku rezistence vyvolává potřebu vývoje nových terapeutik. Katepsin B1 (SmCB1) je klíčovou trávicí proteasou krevničky střevní (Schistosoma mansoni) a představuje cílovou molekulu pro terapeutický zásah. Tato práce podává komplexní charakterizaci SmCB1 zaměřenou na vztah struktury a aktivity a na inhibiční regulaci s využitím šesti vyřešených krystalografických struktur molekulárních forem a komplexů SmCB1. SmCB1 je syntetizován ve formě neaktivního zymogenu, ve kterém N-koncový propeptid působí jako přirozený intramolekulární inhibitor blokující aktivní místo. Detailní biochemickou a strukturní analýzou byl identifikován nový unikátní mechanismus procesu aktivace zymogenu, při kterém je propeptid odštěpen, a byla popsána regulace tohoto procesu pomocí glykosaminoglykanů. Studium proteolytické aktivity SmCB1 prokázalo, že se jedná o enzym působící jako endopeptidasa i exopeptidasa a představuje tak účinný nástroj pro trávení hemoglobinu hostitele. Významná část práce se...
|
|
|
Molecular modelling in drug development
Kolář, Michal ; Hobza, Pavel (vedoucí práce) ; Vondrášek, Jiří (oponent) ; Clark, Tim (oponent)
Molekulové modelování představuje etablovaný nástroj vědeckého výzkumu a nachází stále větší uplatnění i při návrhu léčiv. Disertační práce shrnuje výzkum počítačových metod pro popis flexibility molekul a mezimolekulových interakcí. Práce obsahuje sedm původních publikací a doprovodný text, jež si klade za cíl uvést čtenáře do problematiky molekulových simulací a vysvětlit souvislosti s počítačovým návrhem léčiv. Část o molekulové flexibilitě zahrnuje studii interakcí malé molekuly s DNA, a dále dvě studie o významu konformačních změn pro solvatační energie malých molekul. Přístup, jež flexibilitu molekul zcela zanedbává a molekuly považuje za rigidní ob- jekty, je detailně zkoumán a srovnávám s experimentálními daty s ambicí navrhnout možnosti, jak konformační volnost molekul do výpočtů zahrnout v případech, kdy je to nevyhnutelné. V druhé části jsou představeny mezimolekulové interakce halogen- ovaných molekul a je zdůrazněna jejich role v medicinální chemii. Následně je zave- den nový počítačový model, jež umožňuje zjednodušený popis těchto interakcí; jeho kvalita a limity jsou testovány porovnáním výpočtů s referenčními ab initio a experi- mentálními údaji. 1
|
|
|
Interakce léčiv užívaných při léčbě schizofrenie a jejich doprovodných příznaků
Musilová, Jana ; Janoušek, Oto (oponent) ; Cicková, Pavlína (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem interakcí antipsychotických léčiv a jejich doprovodných účinků. Stručně popisuje vědní obor vývoj léčiv (drug discovery) a příbuzné vědní disciplíny, zejména se pak zaměřuje na problematiku analýzy biologických sítí. Součástí práce je i charakterizace nemoci schizofrenie a její léčby. Cílem práce je vytvoření skriptu v jazyce R pro automatické stahování dat z volně dostupných databází a vyhledání nejvýznamnějších interakcí vybraných medikamentů a jejich cílů na základě vizualizace a analýzy sítí pomocí nástroje Cytoscape a jeho pluginů a specifikace obdobných farmakologických vlastností nejvýznamnějších léčiv.
|
|
| |
host ::
RSS.