Development of a predictive Artificial Intelligence framework to accelerate drug Discovery
El proyecto de AItenea surge como respuesta a las limitaciones de los programas de química computacional existentes, que son complejos de usar y requieren muchos recursos computacionales. AItenea propone una solución innovadora que combina la química computacional con la inteligencia artificial (IA), centrándose en la predicción de propiedades estructurales en reacciones químicas catalizadas por metales de transición.
Los objetivos específicos del proyecto incluyen la predicción de regio y estereocontrol en estas reacciones, el diseño de un modelo de IA para la generación de moléculas de novo, y el desarrollo de un marco de IA para acelerar el descubrimiento de fármacos en enfermedades neuronales.
Para llevar a cabo estos objetivos, se cuenta con un equipo de expertos, incluyendo doctores con experiencia en IA y en cálculos DFT/DM. Además, se prevé la colaboración con el Departamento de Química Orgánica de la Universidad Autónoma de Madrid para la realización de cálculos DFT y experimentos de validación.
En resumen, AItenea busca revolucionar el desarrollo de nuevas moléculas mediante la integración de la química computacional y la IA, con el objetivo de ofrecer soluciones más sostenibles y efectivas en diversos ámbitos de la química, especialmente en el diseño de fármacos y materiales de alto valor biológico.
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