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PEPTIMOL
Modelizando los perfiles farmacinéticos de péptidos terapéuticos con métodos quimioinformáticos. PEPTIMOL
Los péptidos han sido propuestos como los fármacos del futuro, gracias a su elevada especificidad y actividad, así como si fácil degradación. Estos factores implican que tiene en general una baja toxicidad y pocos efectos secundarios, y se pueden administrar en pequeñas dosis. Los péptidos tiene múltiples aplicaciones terapéuticas, como antivirales, antifúngicos, antibióticos, moduladores del sistema inmune, cardiovascular y nervioso. Sin embargo, se ha demostrado que los péptidos con relevancia terapéutica en general tienen una limitada aplicabilidad por su baja estabilidad y la limitada capacidad para difundir a través de membranas biológicas, como el epitelio gastrointestinal humano. Además, estos péptidos con baja estabilidad y corta vida media, muchas veces se tienen que administrar mediante inyección, y varias veces al día. En este contexto, el desarrollo de nuevos métodos para modelar la bioactividad de los péptidos, y así predecir su perfil farmacinético permitiendo un diseño a medida para ciertos perfiles bioactivos, es esencial. Estos sistemas de modelaje permitirán un diseño de péptidos con actividad terapéutica favorable, y, sobre todo, garantizarán su adecuada biodisponibilidad y administración (preferentemente oral).
Sobre esta base, los objetivos de PeptiMOL son:

⦁ Definir parámetros (descriptores moleculares numéricos) para caracterizar las propiedades estructuales, composicionale y físicoquímicas de péptidos, desarrollando una herramienta sencilla basada en Java para su cálculo.
⦁ Desarrollar modelos matemáticos para la predicción de propiedades farmacocinéticas de péptidos, aplicando métodos estadísticos avanzados y modelos machine learning.
⦁ Implementar los modelos desarrollados en una plataforma quimiométrica, basada en Java, que permitirá el cribado de librerías de péptidos o el diseño de nuevos estructuras peptídicas con los perfiles fisicoquímicos y farmacocinéticos deseados.
Este proyecto ha recibido una subvención del European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme mediante una beca Marie Sklodowska-Curie con número de referecnia No 893810.

Periodo:

Programa:

Entidad financiadora:

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement No 101029275