Este curso está enfocado en el diseño de fármacos asistido por inteligencia artificial. Abarca desde fundamentos de programación en Python hasta el uso de algoritmos de machine learning para la construcción de modelos predictivos. Se exploran herramientas de quimioinformática, modelos QSAR y estrategias de optimización molecular. Está dirigido a quienes deseen aplicar herramientas computacionales modernas en el desarrollo de nuevos fármacos.

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TEMARIO

Modulo 1. Diseño de Fármacos con Inteligencia Artificial
Python, Google Colaboratory e Inteligencia Artificial en programación
Estructuras de datos: variables, listas, tuplas y diccionarios
Bucles “if, elif y else”, “for” y “while’
Numpy: arreglos, índices y operaciones con arreglos
Dataframes con pandas
Pyplot
Plotly express
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Aprendizaje Supervisado: clasificación y regresión
Aprendizaje No Supervisado: agrupación y reducción de dimensionalidad
Módulo 2: Introducción a la quimio informática.
Representación de moléculas en Python: SMILES, InChI,
Cálculo de huellas dactilares y similitud química.
Cálculo de descriptores moleculares.
Evaluación de ADMET (Absorción, Distribución, Metabolismo, Excreción y
Toxicidad): Herramientas computacionales para predecir propiedades
farmacocinéticas y toxicológicas.
Módulo 3: Predicción de actividad biológica: Modelos QSAR asistidos por
Inteligencia Artificial.

Aprendizaje automático: clasificación y regresión.
Algoritmos de regresión.
Algoritmos de Selección de características, Validación interna y externa, y
reducción de dimensionalidad.
Dominio de aplicabilidad.
Espacio Químico.

Módulo 4: Diseño y Optimización de Fármacos
Relación estructura-actividad (SAR): Análisis de cómo los cambios estructurales
afectan la actividad biológica.
Farmacóforo, química combinatoria, bio-isósteros y estructuras privilegiadas.
Optimización de propiedades farmacocinéticas y farmacodinámicas: Modificación
de la estructura para mejorar la absorción, distribución, metabolismo y excreción,
así como la potencia y selectividad.

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