INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS FÁRMACOS: APLICACIONES Y PERSPECTIVAS PARA LA INVESTIGACIÓN FARMACÉUTICA

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado significativamente el descubrimiento de nuevos fármacos al permitir el análisis de grandes volúmenes de datos químicos, biológicos y clínicos con mayor precisión y rapidez. Técnicas como machine learning, deep learning y redes neuronales generativas se aplican en modelado QSAR, cribado virtual, predicción de toxicidad y diseño molecular de novo. Estas estrategias aumentan la eficiencia del desarrollo farmacéutico, reducen costos y disminuyen fallos en fases preclínicas y clínicas. Los modelos de predicción ADMET permiten anticipar problemas farmacocinéticos y toxicológicos, haciendo el proceso más seguro y sostenible. En Brasil, especialmente en la región amazónica, la IA representa una oportunidad estratégica para integrar biodiversidad e innovación tecnológica. Su aplicación puede acelerar la prospección de compuestos bioactivos derivados de recursos naturales, fortaleciendo la investigación regional y la competitividad científica nacional. No obstante, persisten desafíos relacionados con infraestructura computacional, capacitación técnica e integración interdisciplinaria. La consolidación de la IA en la investigación farmacéutica brasileña requiere inversión en formación, colaboración institucional y políticas de bioeconomía sostenible.