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RECERCAT author Giménez Gabarró, Lluís 2024-12-04T10:10:20Z2024-12-04T10:10:20Z2024-06-18 Treball de fi de grau en Bioinformàtica. Curs 2023-2024Tutors: Alexis Molina and Carles PérezPresentem una metodologia que combina tècniques de modelatge molecular i AI per agilitzar el descobriment de noves coles moleculars. Presentem ALScreening, un model subrogat basat en TGN que prediu de manera eficient l'acoblament molecular i el PELE d'un compost determinat, optimitzant l'HTVS d'extenses biblioteques de compostos. A més, per fer front a l'escassetat de coles moleculars reportades, moltes de les quals estan subjectes a patents, hem desenvolupat un LSTM VAE que genera nous compostos que s'assemblen a coles moleculars degradadores conegudes i alhora s'adhereixen a les seves propietats essencials.Presentamos una metodología que combina técnicas de modelado molecular y AI para agilizar el descubrimiento de nuevos pegamentos moleculares. Presentamos ALScreening, un modelo subrogado basado en TGN que predice de manera eficiente el acoplamiento molecular y PELE de un compuesto determinado, optimizando el HTVS de extensas bibliotecas de compuestos. Además, para hacer frente a la escasez de pegamentos moleculares reportados, muchos de los cuales están sujetos a patentes, hemos desarrollado un LSTM VAE que genera nuevos compuestos que se asemejan a pegamentos moleculares degradadores conocidos y al mismo tiempo se adhieren a sus propiedades esenciales.We present a comprehensive methodology combining molecular modeling techniques and AI models to streamline the discovery process of novel degrader molecular glues that outperform previous ones. We introduce ALScreening, a text-based surrogate model based on TGN that efficiently predicts a given compound's molecular docking and PELE scores, optimizing the HTVS of extensive compound libraries. Furthermore, to deal with the scarcity of reported degrader molecular glues, many of which are patent- bound, we have developed a LSTM VAE that generates novel compounds resembling known degrader molecular glues while adhering to essential properties. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ info:eu-repo/semantics/openAccess Treball de fi de grau – Curs 2023-2024 Molecular glue Artificial intelligence Generative models Surrogate models Molecular docking PELE Integrating molecular modeling and AI: unleashing a novel approach to hunt superior degrader molecular glues info:eu-repo/semantics/bachelorThesis