Inteligencia Artificial en el Descubrimiento y Desarrollo de Medicamentos

Resumen

Explore aplicaciones de IA en el descubrimiento de fármacos, desde la identificación de objetivos hasta los ensayos clínicos, con tutoriales prácticos y un mini-proyecto utilizando bibliotecas de Python, modelos generativos y análisis predictivo.

Programa de estudio

- Semana 1: Introducción al Descubrimiento de Fármacos y la IA -- Panorama del Proceso de Descubrimiento y Desarrollo de Fármacos -- Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático -- Desafíos Clave en el Descubrimiento de Fármacos - Semana 2: Técnicas Básicas de Aprendizaje Automático -- Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado -- Preprocesamiento de Datos e Ingeniería de Características -- Métricas de Evaluación para el Descubrimiento de Fármacos - Semana 3: Herramientas de IA y Software en el Descubrimiento de Fármacos -- Introducción a Python para IA en el Descubrimiento de Fármacos -- Panorama de Herramientas de IA Populares (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) -- Tutorial Práctico: Implementación de Modelos Básicos - Semana 4: Modelado Predictivo en el Descubrimiento de Fármacos -- Modelos de Relación Estructura-Actividad (SAR) -- Modelado QSAR para el Descubrimiento de Moléculas Líder -- Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real - Semana 5: Aprendizaje Profundo en el Desarrollo de Fármacos -- Introducción a Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo -- Arquitecturas de Aprendizaje Profundo para Datos Biológicos -- Sesión Práctica: Construcción de Modelos de Aprendizaje Profundo - Semana 6: IA Generativa para el Diseño de Fármacos -- Redes Generativas Antagonistas (GANs) -- Codificadores Variacionales en el Diseño de Fármacos -- Tutorial Práctico: Diseño de Moléculas con Modelos Generativos - Semana 7: Reutilización de Fármacos con IA -- Concepto de Reutilización de Fármacos -- Enfoques de IA para la Reutilización de Fármacos -- Estudios de Caso: Reutilización de Fármacos impulsada por IA Exitosa - Semana 8: IA en Ensayos Clínicos y Consideraciones Regulatorias -- IA para Optimización de Ensayos Clínicos -- Consideraciones Éticas y Regulatorias en el Desarrollo de Fármacos impulsado por IA - Semana 9: Temas Avanzados en IA para el Descubrimiento de Fármacos -- Aplicaciones de Aprendizaje por Refuerzo -- Integración de Datos Multimodales -- Tendencias Futuras en IA para el Descubrimiento de Fármacos - Semana 10: Aplicaciones en la Industria y Estudios de Caso -- Estudios de Caso Respaldados por la Industria -- Conferencias Invitadas de Expertos Farmacéuticos -- Discusión sobre Tendencias y Desafíos en la Industria - Semana 11: Preparación del Mini-proyecto -- Selección de Proyecto y Desarrollo de Propuesta -- Orientación sobre Metodología de Investigación y Recolección de Datos -- Taller sobre Herramientas y Recursos para el Proyecto - Semana 12: Presentaciones Finales y Cierre del Curso -- Presentación de Mini-proyectos -- Retroalimentación y Evaluación -- Discusión sobre Oportunidades de Carrera y Networking en la Industria - Recursos Adicionales -- Materiales de Lectura Recomendados -- Recursos en Línea y Comunidades para Aprendizaje Continuo

Enseñado por

Prof. Rajnish Kumar

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