Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos

Mostrar todas las versiones(2)

En los últimos años, las ciencias de la computación contribuyeron a las ciencias médicas de maneras disruptivas, mejorando los diferentes campos de aplicación. En particular, en la psiquiatría/psicología y demás ciencias cognitivas, los modelos y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Laporte, Matias
Otros Autores: Carrillo, Facundo
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2019
Materias:
LENGUAJE NATURAL
FARMACOS PSIQUIATRICOS
ANALISIS SEMANTICOS
AFINIDAD POR RECEPTORES
TRANSTORNOS MENTALES
NATURAL LAGUAGE
PSYCHIATRIC DRUGS
SEMANTIC ANALYSIS
BINDING AFFINITY PROFILE
PSYCHIATRIC DISORDERS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000477_Laporte
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id seminario:seminario_nCOM000477_Laporte
record_format dspace
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-134
collection Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic LENGUAJE NATURAL
FARMACOS PSIQUIATRICOS
ANALISIS SEMANTICOS
AFINIDAD POR RECEPTORES
TRANSTORNOS MENTALES
NATURAL LAGUAGE
PSYCHIATRIC DRUGS
SEMANTIC ANALYSIS
BINDING AFFINITY PROFILE
PSYCHIATRIC DISORDERS
spellingShingle LENGUAJE NATURAL
FARMACOS PSIQUIATRICOS
ANALISIS SEMANTICOS
AFINIDAD POR RECEPTORES
TRANSTORNOS MENTALES
NATURAL LAGUAGE
PSYCHIATRIC DRUGS
SEMANTIC ANALYSIS
BINDING AFFINITY PROFILE
PSYCHIATRIC DISORDERS
Laporte, Matias
Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
topic_facet LENGUAJE NATURAL
FARMACOS PSIQUIATRICOS
ANALISIS SEMANTICOS
AFINIDAD POR RECEPTORES
TRANSTORNOS MENTALES
NATURAL LAGUAGE
PSYCHIATRIC DRUGS
SEMANTIC ANALYSIS
BINDING AFFINITY PROFILE
PSYCHIATRIC DISORDERS
description En los últimos años, las ciencias de la computación contribuyeron a las ciencias médicas de maneras disruptivas, mejorando los diferentes campos de aplicación. En particular, en la psiquiatría/psicología y demás ciencias cognitivas, los modelos y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejoraron el estado del arte tanto en las descripciones y modelado fenomenológico, como en la práctica clínica. Trabajos pasados demostraron la factibilidad de la aplicación de técnicas de NLP para el diagnóstico de patologías psiquiátricas [9, 10, 12, 22], la caracterización del discurso por intoxicaciones farmacológicas [3], y la asociaci ́on entre los reportes de efectos subjetivos y el perfil de afinidad de fenetilaminas y triptaminas sustituidas [35], entre otros. El presente trabajo propone el an ́alisis de características farmacoquímicas (estructura química, afinidad por receptores) de distintos tipos de drogas psiquiátricas (antipsicóticos, antidepresivos) y su relación con los efectos subjetivos reportados por pacientes que se encuentran bajo tratamiento con ellas. Para la caracterización de la semántica de los reportes, recolectados de diversos sitios web, se utiliza la técnica de Análisis de la Semántica Latente (LSA) aplicada a dos corpus distintos, uno de ellos externo. Los datos de afinidad, por su parte, surgen de bases de datos públicas, y los de estructura química se calculan mediante algoritmos de fingerprinting a partir de sus descriptores moleculares. Los resultados del trabajo evidencian una correlación positiva significativa entre la semántica obtenida de los reportes asociados a una droga, su estructura química y su afinidad a los distintos receptores. Asimismo es posible distinguir a partir de los valores de similitud semántica entre los subtipos de los distintos pares de drogas (antidepresivos de tipo SSRI, SNRI, TCA, etc.). A su vez, el trabajo como punto de partida para análisis más profundos en el área. El objetivo final de esta línea de investigación, que excede esta tesis, es optimizar la acción de farmacos sobre distintos receptores cerebrales para minimizar las componentes del discurso natural asociadas a efectos indeseables.
author2 Carrillo, Facundo
author_facet Carrillo, Facundo
Laporte, Matias
format Tesis de grado
Tesis de grado
publishedVersion
author Laporte, Matias
author_sort Laporte, Matias
title Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
title_short Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
title_full Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
title_fullStr Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
title_full_unstemmed Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
title_sort modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos
publisher Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publishDate 2019
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000477_Laporte
work_keys_str_mv AT laportematias modeloscomputacionalesdediscursolibresobretratamientoscondrogaspsiquiatricasysurelacioncondatosfarmacoquimicos
_version_ 1782031591042711552
spelling seminario:seminario_nCOM000477_Laporte2023-09-12T13:13:31Z Modelos computacionales de discurso libre sobre tratamientos con drogas psiquiátricas y su relación con datos farmacoquímicos Laporte, Matias Carrillo, Facundo Tagliazucchi, Enzo Rodolfo LENGUAJE NATURAL FARMACOS PSIQUIATRICOS ANALISIS SEMANTICOS AFINIDAD POR RECEPTORES TRANSTORNOS MENTALES NATURAL LAGUAGE PSYCHIATRIC DRUGS SEMANTIC ANALYSIS BINDING AFFINITY PROFILE PSYCHIATRIC DISORDERS En los últimos años, las ciencias de la computación contribuyeron a las ciencias médicas de maneras disruptivas, mejorando los diferentes campos de aplicación. En particular, en la psiquiatría/psicología y demás ciencias cognitivas, los modelos y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejoraron el estado del arte tanto en las descripciones y modelado fenomenológico, como en la práctica clínica. Trabajos pasados demostraron la factibilidad de la aplicación de técnicas de NLP para el diagnóstico de patologías psiquiátricas [9, 10, 12, 22], la caracterización del discurso por intoxicaciones farmacológicas [3], y la asociaci ́on entre los reportes de efectos subjetivos y el perfil de afinidad de fenetilaminas y triptaminas sustituidas [35], entre otros. El presente trabajo propone el an ́alisis de características farmacoquímicas (estructura química, afinidad por receptores) de distintos tipos de drogas psiquiátricas (antipsicóticos, antidepresivos) y su relación con los efectos subjetivos reportados por pacientes que se encuentran bajo tratamiento con ellas. Para la caracterización de la semántica de los reportes, recolectados de diversos sitios web, se utiliza la técnica de Análisis de la Semántica Latente (LSA) aplicada a dos corpus distintos, uno de ellos externo. Los datos de afinidad, por su parte, surgen de bases de datos públicas, y los de estructura química se calculan mediante algoritmos de fingerprinting a partir de sus descriptores moleculares. Los resultados del trabajo evidencian una correlación positiva significativa entre la semántica obtenida de los reportes asociados a una droga, su estructura química y su afinidad a los distintos receptores. Asimismo es posible distinguir a partir de los valores de similitud semántica entre los subtipos de los distintos pares de drogas (antidepresivos de tipo SSRI, SNRI, TCA, etc.). A su vez, el trabajo como punto de partida para análisis más profundos en el área. El objetivo final de esta línea de investigación, que excede esta tesis, es optimizar la acción de farmacos sobre distintos receptores cerebrales para minimizar las componentes del discurso natural asociadas a efectos indeseables. In the last years, Computer Science’s contribution to the Medical Sciences has been disruptive, improving different fields of application. Particularly, in psychiatry/psychology and other cognitive sciences, models and natural language processing (NLP) algorithms have refined the state of the art in the description and phenomenological modeling, as much as the clinical practice. Past works have shown the factibility of using NLP techniques for automated psychiatric diagnosis [9,10,12,22], speech characterization of psychoactive drug effects [3], and the association between reported subjective effects and binding affinity profiles of substituted phenetylamines and tryptamines, [35], among others. This thesis proposes the analysis of pharmacochemical characteristics (chemical structure, binding affinity) of several types of psychiatric drugs (antipsychotics, antidepressants) and its relation with the reported subjective effects of patients undergoing treatment with them. For the semantic characterization of the reports, collected through diverse websites, latent semantic analysis (LSA) is used and applied to two distinct corpus, one of them external. Binding affinity profiles are obtained from public databases, while chemical structure data is calculated using fingerprinting algorithms. The work’s results evidences a significative positive correlation between the semantic of drug reports, its chemical structure and binding affinity to receptors. Likewise it is possible to distinguish from the semantic similarity the subtypes between the different pairs of drugs (SSRI, SNRI, TCA-type antidepressants, etc.). Findings show that it may prove beneficial to continue research in the area. The objective of this line of research, which exceeds this thesis, is to optimize the drugs action over cerebral receptors to minimize speech components associated to undesirable effects. Fil: Laporte, Matias. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2019-08-05 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000477_Laporte

Ejemplares similares