Uso de la inteligencia artificial en la investigación para el reposicionamiento de fármacos

Ficha

Autoría

Olascoaga-Del Angel, Kevin Samael
Konigsberg-Fainstein, Mina
Pérez-Villanueva, Jaime
López Díaz-Guerrero, Norma Edith

Título

Uso de la inteligencia artificial en la investigación para el reposicionamiento de fármacos

Descripción

El desarrollo de algoritmos para su utilización en la inteligencia artificial y la disponibilidad masiva de datos biomédicos han impulsado y acelerado la investigación, con el resultado de descubrimientos y de tratamientos novedosos utilizando fármacos patentados y aprobados para el tratamiento de diferentes enfermedades. Este proceso se conoce como reposicionamiento de fármacos (REFA), y puede ser abordado por una rama de la inteligencia artificial (IA) conocida como aprendizaje automático (AA). El aprendizaje automático se basa en un conjunto de algoritmos que, combinados con técnicas computacionales bien establecidas en el campo del descubrimiento de fármacos, han sido capaces de dar lugar, con una alta eficacia, a nuevas propiedades y relaciones farmacológicas anteriormente desconocidas. Así, se han identificado nuevos blancos y tratamientos potenciales contra diversos padecimientos como el cáncer, y las enfermedades neurodegenerativas e infecciosas, entre otras. El objetivo de este trabajo de revisión es contribuir a la literatura en español sobre el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina en la investigación para el reposicionamiento de fármacos.

Cita bibliográfica

Olascoaga-Del Angel, Kevin Samael, Konigsberg-Fainstein, Mina, Pérez-Villanueva, Jaime, López Díaz-Guerrero Norma Edith . Uso de la inteligencia artificial en la investigación para el reposicionamiento de fármacos. Tip Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas [en linea]. 2022, 25( ), 1-17. ISSN: 2395-8723. Disponible en: https://doi.org/10.22201/fesz.23958723e.2022.450

Revista

TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas

Editor

UNAM

Fecha de publicación

2022

uri

https://doi.org/10.22201/fesz.23958723e.2022.450

Identificador

2395-8723

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