Edición de drogas para la predicción de la afinidad de unión proteína-fármaco

Identificador:  TFG:9591

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG9591

Autores:  Lacambra Chen, Joel

Resumen:
Este Trabajo de Fin de Grado presenta una herramienta en Python que permite visualizar y editar moléculas, además de predecir su afinidad con la proteasa principal del SARS-CoV-2 usando modelos de redes neuronales gráficas (GCN, GIN y GINE). La interfaz, desarrollada con PySide6 y RDKit, es interactiva, ligera y personalizable. Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático con PyTorch Geometric para entrenar y evaluar los modelos.