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#Ferias y eventos
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Uso de modelos computacionales para superar la barrera hematoencefálica
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Webinar en directo el 24 de febrero de 2022
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Un reto clave a la hora de diseñar compuestos dirigidos al sistema nervioso central (SNC) es la predicción de la penetración de la barrera hematoencefálica (BBB). La barrera hematoencefálica puede dificultar el transporte paracelular, por lo que los fármacos para el SNC suelen pasar al cerebro por permeación transcelular. Sin embargo, esta vía puede verse dificultada por problemas de eflujo del fármaco desde el interior de las células, lo que puede hacer que se requiera una mayor dosis para garantizar la concentración correcta en los tejidos cerebrales. Una mayor exposición de un compuesto en el cerebro suele traducirse en una mejor farmacocinética (neuronal) y, en última instancia, en una menor necesidad de dosificación. Es conveniente realizar una selección previa de los posibles compuestos antes de su análisis in vivo para identificar los más eficaces, y se aplican habitualmente métodos informáticos y quimioinformáticos para diseñar y seleccionar bibliotecas de compuestos. En la literatura se ha informado de la optimización multiparamétrica (MPO) de las propiedades fisicoquímicas junto con el modelado predictivo basado en el aprendizaje automático para estos diseños. Los trabajos recientes que utilizan técnicas de MPO han demostrado que es posible ampliar los límites del panorama de las propiedades fisicoquímicas para diseñar y optimizar los fármacos para el SNC.
Lo que aprenderá:
En este seminario web, el Dr. Sandeep Pal le mostrará el enfoque que Concept Life Sciences (CLS) utiliza para diseñar bibliotecas de compuestos penetrantes en el SNC, abarcando técnicas como:
CNS-MPO
Diseño de matrices dispersas
Aprendizaje automático/AI
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