Machine Learning en el diseño racional de fármacos: nuevos avances en el descubrimiento de fármacos (2000-2024) (2025)
El descubrimiento de fármacos ha sido durante mucho tiempo un proceso costoso y lento, pero el Machine Learning (ML) ha revolucionado esta área al permitir análisis masivos de datos y predicciones precisas de propiedades farmacológicas. Este estudio analiza el impacto del ML en el diseño racional de fármacos desde el año 2000 hasta el 2024, evaluando sus aplicaciones y desafíos. Se realizó una búsqueda sistemática en bases de datos especializadas para identificar publicaciones relevantes en Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad (QSAR) y diseño de fármacos asistido por computadora. Los resultados muestran que el ML ha mejorado la predicción de actividad biológica, toxicidad y farmacocinética, con avances significativos en redes neuronales profundas y modelos generativos. Sin embargo, persisten retos en la interpretabilidad de los modelos, la calidad de los datos y la validación experimental. A pesar de estos desafíos, el ML sigue consolidándose como una herramienta esencial en la química farmacéutica, acelerando el descubrimiento de nuevos fármacos y optimizando el desarrollo de medicamentos. Como estudiante de Química Farmacéutica, vi cómo el ML optimiza la selección de blancos terapéuticos y propiedades ADMET, destacando la importancia de datos de calidad. A pesar de los desafíos, el ML es clave en el desarrollo de medicamentos más seguros y eficaces.