Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Catarino, Diogo André
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/92947
Resumo: Relatório de Estágio do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas apresentado à Faculdade de Farmácia
id RCAP_2d833766185e1d85c4af4274dddee96a
oai_identifier_str oai:estudogeral.uc.pt:10316/92947
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos FármacosArtificial Intelligence in New Drugs DevelopmentInteligência ArtificialMachine LearningDeep LearningDesign de novoPlaneamento de SinteseArtificial IntelligenceMachine LearningDeep LearningDesign de novoSynthesis planningRelatório de Estágio do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas apresentado à Faculdade de FarmáciaO presente trabalho incluí dois relatórios de estágio e uma monografia intitulada: "Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos". Ambos os relatórios de estágio são constituídos por uma análise SWOT onde se abordam os pontos fortes, os pontos fracos, as oportunidades e as fraquezas que ao longo dos estágios foram sendo identificadas. O primeiro relatório é relativo ao estágio na unidade de farmacovigilância do Grupo Medinfar, onde foram desempenhadas diversas funções relativas à farmacovigilância.O segundo relatório é relativo ao estágio realizado no âmbito de farmácia comunitária na Farmácia Gonçalves.Segue-se o resumo da monografia:Atualmente, o processo de descoberta e desenvolvimento de novos fármacos mostra-se cada vez mais incapaz de produzir resultados satisfatórios, tornando-se cada vez mais demorado e dispendioso para as indústrias farmacêuticas.Desta forma, é necessário encontrar uma estratégia que permita travar esta tendência negativa sendo o renovado interesse na inteligência artificial uma possível solução para o problema. Esta tecnologia, que se foca na demonstração de inteligência por parte de computadores, possui uma elevada capacidade de processar dados e de fazer previsões sendo uma potencial mais valia para a área farmacêutica, tornando os processos mais rápidos, baratos e eficazes. Embora a sua aplicação possa ocorrer em todas as fases do processo de desenvolvimento, nesta monografia será abordada apenas a sua utilização em três áreas especificas: previsão de propriedades farmacocinéticas e da toxicidade de compostos, utilização em design de novo e planeamento de síntese.The present work includes two internship reports and a dissertation entitled: " Artificial Intelligence in the New Drugs Development".Both internship reports consist of a SWOT evaluation that refers the strenghts, weaknesses, opportunities and threats that have been identified throughout the interships.The first report is related to the internship at the pharmacovigilance unit at Grupo Medinfar, where several activities related to pharmacovigilance were performed.The second report is related to the internship carried out in the context of community pharmacy at Farmácia Gonçalves.Follows the dissertation's abstract:Nowadays, the discovery and development of new drugs proves to be increasingly unable to produce satisfactory results, becoming an increasingly time consuming and expensive process for the pharmaceutical industries.In this way, it is necessary to find a strategy that allows to stop this negative trend andthe renewed interest in artificial intelligence might be a possible solution for the problem. This technology, which focuses on the demonstration of intelligence from computers, has a highcapacity to process data and make predictions, being a potential added value for the pharmaceutical area, making processes faster, cheaper and more effective.Although its application can occur in all phases of the development process, this reportwill only cover its use in three specific areas: prediction of pharmacokinetic properties andtoxicity of compounds, use in de novo design and synthesis planning2020-07-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/92947http://hdl.handle.net/10316/92947TID:202632962porCatarino, Diogo Andréinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-05-25T06:18:00Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/92947Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:11:58.094600Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
Artificial Intelligence in New Drugs Development
title Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
spellingShingle Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
Catarino, Diogo André
Inteligência Artificial
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Planeamento de Sintese
Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Synthesis planning
title_short Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
title_full Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
title_fullStr Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
title_full_unstemmed Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
title_sort Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Novos Fármacos
author Catarino, Diogo André
author_facet Catarino, Diogo André
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Catarino, Diogo André
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência Artificial
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Planeamento de Sintese
Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Synthesis planning
topic Inteligência Artificial
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Planeamento de Sintese
Artificial Intelligence
Machine Learning
Deep Learning
Design de novo
Synthesis planning
description Relatório de Estágio do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas apresentado à Faculdade de Farmácia
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-07-14
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10316/92947
http://hdl.handle.net/10316/92947
TID:202632962
url http://hdl.handle.net/10316/92947
identifier_str_mv TID:202632962
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134015970607104

Registros relacionados