Titulo: "COMPUTACIÓN DE ALTAS PRESTACIONES PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN EN BIOINFORMÁTICA". Fecha de defensa 23/10/2020.
El descubrimiento de fármacos es un proceso que consume mucho tiempo y recursos. Además, se convierte de especial interés cuando aparecen enfermedades nuevas con una alta letalidad, como ha ocurrido recientemente con el COVID-19. En esta tesis, se proponen un conjunto de nuevas herramientas y metodologías para reducir estos costes. Estas se han aplicado al cribado virtual, una de las etapas iniciales en el proceso de descubrimiento donde la cantidad de compuestos moleculares a analizar es enorme. Y es que, el cribado virtual consiste precisamente en obtener un subconjunto de moléculas con una alta probabilidad de actuación contra una enfermedad, de entre todas las que se encuentran en una base de datos, que pueden llegar a ser millones. Ese subconjunto será el que se analice en el laboratorio en fases posteriores del desarrollo.Las aportaciones de esta tesis se han centrado en el cribado virtual basado en ligandos donde se buscan aquellos compuestos con el mayor valor de similitud de forma y potencial electrostático utilizando enfoques mono y multiobjetivo. La reducción del espacio de búsqueda mediante procedimientos dinámicos, la combinación de algoritmos de optimización global con métodos de búsqueda local y la ejecución paralela son algunas de las técnicas utilizadas para optimizar de forma eficaz y eficiente los problemas abordados. El conjunto de estas técnicas ha permitido analizar bases de datos que contienen hasta millones de compuestos y ofrecer nuevas y diferentes predicciones respecto a las de la literatura. Así pues, se han encontrado nuevos compuestos químicos que de otra forma seguirían esperando ser encontrados.