Diplomado en Inteligencia artificial para el desarrollo de medicamentos

Disciplinas de Computer-Aided Drug Design CADD han revolucionado el campo de la medicina, la bioingeniería y las ciencias farmacéuticas. La inmensa disponibilidad de datos reportados en la literatura y la capacidad para manejar y organizar eficientemente los mismos, permite modelar nuevas estructuras biológicamente activas, encontrar biomarcadores genéticos, identificar nuevas dianas farmacológicas para el tratamiento de diversas enfermedades etc. Las técnicas de CADD pueden emplearse en reposicionamiento de fármacos, diseño de fármacos basado en ligando (DFBL), cribado virtual basado en ligando (CVBL), cribado virtual basado en estructura (CVBE), identificación de compuestos líderes, relaciones estructura-actividad cuantitativas (QSAR) y análisis ADMET. De hecho, empresas como Bayer han implementado plataformas para estudios in silico de ADMET con el objetivo de generar modelos para predecir una amplia variedad de propiedades farmacocinéticas y fisicoquímicas en etapas tempranas del descubrimiento de fármacos.  Se estima que el desarrollo tradicional de un fármaco comercial cuesta en promedio 2500 millones de USD y se requieren de 10 a 15 de años desde el inicio de la investigación hasta su llegada al mercado.

De hecho, en Estados Unidos, solo 1 de cada 10 productos que ingresan a ensayos clínicos es aprobado por la FDA. Por tal motivo, el diseño racional de fármacos ha tomado fuerza durante los últimos años ya que tiene por objetivo crear moléculas que provoquen la menor cantidad de efectos secundarios que sean más eficaces, más seguras y mejor toleradas que los medicamentos disponibles en el mercado aplicando herramientas computacionales para su diseño y construcción por ejemplo buscando agentes terapéuticos para enfermedades de alta prevalencia como cáncer, trastornos neurológicos e hipertensión.