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Temario del curso

Introducción a la IA en el descubrimiento de fármacos

  • Descripción general de los procesos tradicionales de descubrimiento de fármacos.
  • El papel de la IA en la transformación del descubrimiento farmacéutico.
  • Estudios de caso: Proyectos exitosos de descubrimiento de fármacos impulsados por IA.

Aprendizaje automático en el modelado molecular

  • Conceptos básicos sobre modelado y simulación moleculares.
  • Aplicación del aprendizaje automático para predecir propiedades moleculares.
  • Elaboración de modelos predictivos para analizar interacciones entre fármacos y dianas biológicas.

Aprendizaje profundo en la selección virtual de compuestos

  • Introducción a técnicas de aprendizaje profundo aplicadas al descubrimiento farmacéutico.
  • Implementación de redes neuronales profundas para la selección virtual de compuestos.
  • Ejemplos prácticos: Aplicaciones de la selección virtual impulsada por IA en empresas farmacéuticas.

La IA en la optimización de compuestos y el diseño farmacológico

  • Métodos para optimizar compuestos candidatos a fármacos.
  • Uso de la IA para predecir propiedades como la absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad (ADMET) de los fármacos.
  • Integración de sistemas basados en IA dentro del flujo de trabajo de diseño farmacológico.

La IA en los ensayos clínicos

  • Funciones de la IA en el diseño y gestión de estudios clínicos.
  • Predicción de respuestas del paciente y efectos secundarios mediante modelos de IA.
  • Casos prácticos: Uso de la IA en el ámbito de los ensayos clínicos.

Consideraciones éticas y desafíos en el descubrimiento farmacéutico basado en IA

  • Cuestiones éticas vinculadas al empleo de la IA en el desarrollo farmacéutico.
  • Problemas relacionados con la privacidad de datos, sesgos y capacidad de interpretación de los modelos.
  • Estrategias para abordar inquietudes éticas y regulatorias en este ámbito.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico sobre los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.
  • Experiencia previa programando en Python.
  • Familiaridad con los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Científicos farmacéuticos.
  • Especialistas en inteligencia artificial.
  • Investigadores biotecnológicos.
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

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