Herramienta evolutiva para el descubrimiento de fármacos

Abstract

Los métodos que emplean técnicas asistidas por ordenador usados en el descubrimiento, diseño, y optimización de compuestos con estructura y propiedades deseadas han desempeñado un rol importante en el desarrollo de fármacos que se encuentran actualmente en el mercado o en fase de estudios clínicos. El resultado de este tipo de estudio in silico disminuye el costo de los procesos de síntesis y bioensayos que se llevan a cabo solo después que se exploran conceptos iniciales mediante modelos computacionales. Este trabajo describe una herramienta computacional que integra de modo natural bibliotecas de software especializadas en algoritmos genéticos, química computacional y aprendizaje automático para la optimización de compuestos químicos.

The methods used in the field of Computer aided Drug Discovery, Design, and Optimization of compounds with desired structures and properties have played an important role in the development of drugs in the current market or in its experimental phase. The result of this kind of in silico study saves significant experimental costs of the synthesis processes and bioassays carried out after exploring initial concepts by means of computational models. This paper describes a computational tool that integrates naturally specialized software libraries on genetic algorithms, computational chemistry and machine learning to optimize chemicals.