Modelo de machine learning para predecir el grado de inhibición de un compuesto contra la proteasa principal del covid-19.

Identificador:  TFG:5424

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG5424

Autores:  Blanco Álvarez, Alberto

Resumen:
Este proyecto se ha desarrollado con la intención de poder agilizar las investigaciones actuales respecto al tema del COVID-19 y el desarrollo de una vacuna eficaz contra el virus. La idea principal consiste en la creación de un modelo de Machine learning que reciba como parámetro de entrada descriptores específicos de un sistema inhibidor de la proteasa principal del COVID-19 y calcule, a partir de ellos, la concentración necesaria de esa sustancia para alcanzar un grado de inhibición de la proteasa equivalente a un 50%, también conocido como pIC50. El objetivo final consiste en poder desplegar, en un futuro, este modelo en una plataforma online que sea accesible mediante la web. Los resultados obtenidos fueron aceptables tras probar diversos tipos de modelos, decantándose finalmente por un modelo de regresión lineal.