# Ciencia de redes y reposicionamiento de fármacos: potencial a través de la medicina de redes.
Este repositorio contiene los datos y el código generado para el Trabajo de Fin de Grado (TFG) de María Marín Tercero. A continuación, se incluye el resumen visual del estudio realizado: ![Resumen visual](Resumen visual/Resumen.png) ## Objetivos El **objetivo principal** de este estudio es empleo de la metodología del análisis y la medicina de redes para la generación de hipótesis de reposicionamiento en un subconjunto de enfermedades neurológicas: demencia, bipolaridad, epilepsia y esquizofrenia. Además, se plantean los siguientes **objetivos secundarios**: * Compresión de las relaciones entre enfermedades desde la perspectiva del análisis de redes. * Identificación del módulo de enfermedad de las patologías neurológicas estudiadas. * Análisis de la proximidad entre afecciones neurológicas y fármacos. * Validación bibliográfica de los medicamentos propuestos para reposicionamiento. ## Repositorios ### Network Science Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para aplicar métricas propias del análisis de redes (Network Science) a redes bipartitas y proyectadas de enfermedades relacionadas en función de genes, fármacos y/o síntomas en común. ### Network Medicine Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para la aplicación de conceptos de la medicina de redes (Network Medicine) con el fin de caracterizar el módulo de enfermedad de un subconjunto de patologías neurológicas (demencia, bipolaridad, epilepsia y esquizofrenia) y determinar la proximidad entre los desórdenes neurológicos estudiados y fármacos. ### Reposicionamiento Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para identificar fármacos candidatos de reposicionamiento para el subconjunto de enfermedades neurológicas estudiado.