Bioinformática para el Descubrimiento de Fármacos: Análisis de Vías Metabólicas

Comprender cómo los patógenos interactúan con las células huésped es clave para desarrollar tratamientos médicos eficaces. La bioinformática computacional de vías permite a los investigadores mapear estas complejas redes biológicas e identificar puntos de vulnerabilidad para nuevos fármacos sin depender únicamente de ensayos de laboratorio lentos y costosos. En este curso basado en texto, pasará de ser un principiante curioso a comprender cómo se utiliza el análisis de vías metabólicas para descubrir dianas farmacológicas para virus como el SARS-CoV-2. Aprenderá a navegar por bases de datos biológicas, analizar redes metabólicas y evaluar posibles dianas terapéuticas a través de explicaciones escritas estructuradas y recorridos analíticos paso a paso. Lo que aprenderá: * Comprender los principios fundamentales de la bioinformática de vías y el modelado de redes metabólicas; * Explorar las principales bases de datos biológicas como KEGG y Reactome para recuperar datos de vías; * Analizar las interacciones huésped-patógeno para identificar cuellos de botella metabólicos críticos; * Aplicar métodos computacionales para evaluar y clasificar posibles dianas farmacológicas; * Practicar la interpretación de datos genómicos y metabólicos utilizando conceptos modernos de análisis de datos. El curso comienza con la terminología esencial, definiendo las vías metabólicas y los conceptos básicos de la replicación viral. Luego, progresará a técnicas computacionales prácticas, explorando el análisis de redes y la consulta de bases de datos, antes de concluir con una guía escrita paso a paso para encontrar dianas para patógenos virales. Este curso está diseñado para principiantes en bioinformática, estudiantes de ciencias de la vida o entusiastas de la programación interesados en la biología computacional, sin requerir experiencia previa avanzada en biología o codificación. Comience a leer hoy mismo para desvelar los fundamentos del descubrimiento computacional de fármacos.