Desarrollo de una herramienta para la reconstrucción de metabolitos a partir del espectro de masas de los metabolitos.

Identificador:  TFG:2131

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG2131

Autores:  Ruiz Botella, Manuel

Resumen:
Actualmente la metabolómica es la sección de la biología de sistemas que más problemas tiene a la hora de integrarse en modelos biológicos. Esto se debe a que no hay una manera de secuenciar un metabolito igual que ocurre en otras ciencias omicas. En la metabolómica se utiliza el acceso a las bases de datos para comparar el espectro de un metabolito con los espectros guardados. Gracias a la inteligencia artificial se puede integrar la informática y la biología de sistemas para resolver esta limitación. Actualmente hay un modelo de inteligencia artificial que es capaz de reconstruir moléculas y generar nuevas moléculas. Nuestro trabajo se fundamenta en utilizar un modelo de inteligencia artificial que sea capaz de reconstruir y generar nuevos metabolitos. Además, hemos desarrollado una red neuronal convolucional que se integra con este primer modelo y que permite reconstruir y generar nuevos metabolitos a partir del espectro de masas de un metabolito. Nuestro modelo obtiene un 92,83 % de reconstrucción para los metabolitos que se usan para generarlo, y un 24,54 % para los metabolitos que nunca ha visto. Nuestro modelo es capaz de determinar una molécula a partir de su espectro de masas sin que sea necesario que nadie haya asociado el espectro de masas de la molécula a la molécula previamente. Superando completamente a la metodología actual en la metabolómica para determinar un metabolito de una muestra biológica.