IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos

Llevar un nuevo medicamento al mercado históricamente toma más de una década, pero la inteligencia artificial está acelerando rápidamente este proceso vital. Este curso basado en texto lo introduce a los conceptos básicos del aprendizaje automático aplicado a la investigación farmacéutica moderna. Comprenderá cómo los modelos computacionales predicen el comportamiento molecular, identifican candidatos prometedores para medicamentos y optimizan los ensayos clínicos. Lo que aprenderás: - Comprender las etapas fundamentales del descubrimiento de fármacos tradicionales y dónde la IA introduce eficiencias. - Aprenda cómo los modelos de aprendizaje automático predicen las propiedades moleculares y los perfiles ADMET. - Explore los modelos generativos de IA y las redes neuronales gráficas utilizadas para el diseño molecular de novo. - Aplicar técnicas de detección virtual para identificar posibles candidatos a fármacos de bases de datos químicas masivas. - Descubra cómo la IA optimiza el diseño de ensayos clínicos y la selección de pacientes. - Identificar los desafíos actuales, las consideraciones éticas y las tendencias futuras en la atención médica impulsada por la IA. El curso comienza con la terminología esencial en bioquímica y aprendizaje automático antes de guiarlo a través de la identificación de objetivos, la optimización de plomo y el desarrollo preclínico. Progresará desde la teoría fundamental hasta la revisión de las tuberías computacionales modernas utilizadas en la industria biotecnológica. Este curso está diseñado para principiantes, estudiantes y profesionales en ciencias de la vida o informática que desean comprender la intersección de la IA y la farmacología.