LISTADO DE GRUPOS

Nuestro grupo de investigación lleva trabajando dos décadas en el desarrollo de fármacos empleando técnicas computacionales. En el campo de la Inteligencia Artificial (IA), empezamos a trabajar en el 2003 en un proyecto integrado dentro del sexto Programa Marco Europeo (Acutetox, LSHB-CT-2004-512051), cuyo objetivo era desarrollar, optimizar y validar una estrategia alternativa in silico para predecir la toxicidad aguda en humanos, evitando así el uso de animales. Dentro de este contexto, el objetivo de nuestro grupo de investigación fue el desarrollo de modelos neuronales para la predicción de propiedades ADMET. Como resultado de nuestro esfuerzo, además de 3 trabajos publicados, dichos modelos están implementados en la base de datos EURL ECVAM de la UE (Base de datos de métodos alternativos a la experimentación animal).

En los últimos años, gracias a la colaboración con el grupo del Dr. Ponzoni (CONICET) nos hemos centrado en el uso de técnicas de IA, como Machine Learning y Deep Learning, para el desarrollo de modelos teóricos que ayuden en el diseño y optimización de nuevos fármacos. El último año hemos creado una empresa de base tecnológica (AItenea Biotech). El objetivo de AItenea es la comercialización de modelos matemáticos predictivos basados en inteligencia artificial (machine learning, deep learning y analítica visual) para la predicción de cualquier parámetro físico-químico, toxicológico o farmacológico con el objetivo de optimizar el proceso de desarrollo de fármacos y conseguir un proceso más rápido, efectivo y económico. Hemos participado en diferentes aceleradoras e incubadoras (Healthstart (MadrI+D) 2018, Explorer-UCM 2019, Dinamiza (CSIC). Y hemos recibido dos premios: Apoyo a la incubación (III premios Healthstart madri+d, 2018) y Disruptive Techonolgy Explorer Award UCM 2019 (Patrocinado por Indra) y Madrid Impact (2020).