Introducción:

La evaluación de los efectos adversos de los contaminantes sobre los ecosistemas y la predicción de propiedades farmacocinéticas de compuestos, son campos de investigación de gran interés. Objetivos: desarrollar modelos computacionales que permitan la predicción, lo más acertada posible, del potencial ecotoxicológico de sustancias químicas de interés; así como la predicción de propiedades farmacocinéticas.

Métodos:

Para el desarrollo de los modelos predictivos se recopilaron bases de datos de toxicidad, mecanismos de acción toxica, permeabilidad a través de barreras biológicas y propiedades quirales. Se emplearon técnicas de estadística, técnicas de inteligencia artificial o de machine learning según el objetivo. Asimismo, se emplearon programas reconocidos internacionalmente y programas propios.

Resultados:

Como resultados más importantes se tuvieron nuevos modelos computacionales que permiten predecir mejor los efectos adversos de los compuestos sobre el medio ambiente y nuevos modelos para predecir el paso a través de membranas biológicas, así como la definición de nuevos descriptores quirales. Los resultados han sido publicados en revistas de alto impacto, presentados en eventos científicos y han obtenidos varios premios tanto nacionales como internacionales. Conclusiones: El trabajo permitió profundizar la colaboración con varias universidades nacionales y extranjeras. Los nuevos modelos desarrollados están a disposición de la comunidad científica internacional.

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