El curso tiene como objetivo brindar las herramientas necesarias para valorar la pertinencia, aplicación y validez de modelos QSAR en función del espacio químico, algoritmos empleados y calidad de los datos. Se explicarán los cinco principios establecidos por la OCDE con ejemplos prácticos, se compararán herramientas computacionales como T.E.S.T. y Sarah/Derek Nexus, y se enseñará la elaboración de reportes bajo los formatos QMRF y QPRF. Como conocimientos previos, se recomienda contar con nociones básicas de química, estadística, manejo de datos, así como haber cursado el “Curso de Modelos QSAR: Fundamentos”. Esta formación es clave para profesionales involucrados en el diseño racional de fármacos, evaluación toxicológica computacional, normatividad química y métodos alternativos a la experimentación in vivo.

 

TEMARIO​

1. Los cinco principios establecidos por la OECD para métodos (Q)SAR. (Ejemplos en cada punto)

2.1 “Endpoint” definido.

2.2 Algoritmo no ambiguo en los casos aplicables: Regresión linear múltiple, redes neuronales, entre

otros.

2.3 Dominio de aplicabilidad definido: Métodos de determinación del dominio de aplicabilidad.

2.4 Bondad de ajuste, robustez y predictividad. Validación interna y externa y estadísticos de la

predicción.

2.5 Interpretación mecanicista.

2. Fundamentos y principios de los métodos y programas computacionales más utilizados en los

análisis (Q)SAR. Resolución de ejemplos y problemas

3.1 T.E.S.T (Hierarchical Clustering, Nearest Neighbor Method, FDA y Consensus)

3.2 Sarah / Derek Nexus

3.3 Comparación de métodos y modelos generados “in house”

3. Presentación de resultados. Esquema de reportes tipo QMRFs y QPRF

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