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dc.contributor.authorCanal-Alonso, Ángel
dc.contributor.authorJiménez, Pedro
dc.contributor.authorEgido, Noelia
dc.contributor.authorCorchado Rodríguez, Juan Manuel 
dc.date.accessioned2023-10-02T10:57:39Z
dc.date.available2023-10-02T10:57:39Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/153108
dc.description.abstract[ES]En la era moderna de la medicina, la inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel cada vez más prominente en la farmacología. Este artículo destaca la influencia transformadora de la IA generativa en el estudio y optimización de interacciones fármacoproteína. A través del análisis detallado de modelos como las Redes Generativas Adversariales (GANs) y los Transformers, se ilustra cómo la IA puede predecir y refinar las interacciones entre medicamentos y proteínas, llevando a terapias más eficientes y seguras. Además, se discute la capacidad de la IA generativa para prever interacciones cruzadas entre fármacos, reduciendo así el potencial de efectos secundarios y complicaciones relacionadas con la polifarmacia. La conclusión subraya la sinergia entre la investigación farmacológica tradicional y la IA, delineando un futuro optimista para el diseño y optimización de medicamentos en la medicina del siglo XXI.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectInteligencia Artificial Generativaes_ES
dc.subjectDiseño de Fármacoses_ES
dc.subjectInteracción moleculares_ES
dc.subject.meshDrug Design *
dc.subject.meshDrug Interactions *
dc.titleInteligencia Artificial Generativa en Farmacología: Revolucionando la Interacción Fármaco-Proteínaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco2390.01 Diseño. Síntesis y Estudio Nuevos Fármacoses_ES
dc.relation.projectIDCCTT3/20/SA/0003es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/draftes_ES
dc.subject.decsinteracciones farmacológicas *
dc.subject.decsdiseño de fármacos *


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