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    Desarrollo de un modelo de predicción de moléculas que atraviesan la barrera hematoencefálica con IA
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Ibáñez Bersinger, Cristhian Camilo; Gil González, Julián
    La barrera hematoencefálica (BHE) representa un desafío crítico en el desarrollo de terapias para el sistema nervioso central, motivando una estrategia metodológica estructurada en cuatro etapas fundamentales. Inicialmente, se realizó la preparación y procesamiento de datos utilizando la base de datos B3DB con 7,807 moléculas, ejecutando una rigurosa validación de estructuras SMILES, identificación de datos nulos y estandarización. Posteriormente, se desarrolló un sistema integral de adquisición de datos mediante análisis de variables categóricas, descriptores moleculares y propiedades fisicoquímicas para comprender la permeabilidad molecular. El diseño del modelo predictivo se centró en seleccionar los descriptores más relevantes, utilizando técnicas de aprendizaje automático para analizar la importancia de características moleculares clave como el coeficiente de partición octanol-agua (logBB), donantes y aceptores de enlaces de hidrógeno. La etapa final de validación integral incluyó la prueba del modelo en nuevas bases de datos, predicción de permeabilidad de moléculas, comparación entre predicciones y resultados experimentales, evaluando la precisión y capacidad generalizadora con el objetivo de desarrollar un sistema predictivo robusto que identifique moléculas con potencial para atravesar la barrera hematoencefálica, abriendo nuevas oportunidades para el desarrollo de terapias innovadoras en biomedicina. Esta sinergia entre Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial abre nuevas oportunidades para el desarrollo de terapias innovadoras y precisas para enfermedades del sistema nervioso central, con un impacto significativo en la biomedicina y la farmacología moderna.