Inteligencia Computacional para el Descubrimiento de Fármacos en Biomedicina

El desarrollo de medicamentos es un proceso altamente complejo y costoso, considerado uno de los más complicados dentro del ámbito industrial. Llevar un medicamento al mercado implica, en promedio, una inversión de 2 mil millones de dólares y un período de entre 12 y 14 años, con una tasa de fracaso, elevada (alrededor del 90%).

Por tanto, es necesario desarrollar y emplear estrategias para agilizar este proceso, como la quimioinformática, el reposicionamiento de fármacos y la inteligencia artificial.

El objetivo del grupo de Inteligencia Computacional para el Desarrollo de Fármacos en Biomedicina es aplicar diversas estrategias computacionales tanto para la identificación como para la optimización de nuevos fármacos, así como para estudiar propiedades tipo-fármaco.

Desde el principio, hemos buscado integrar la tecnología y la ciencia para avanzar en el proceso de desarrollo de medicamentos, lo que finalmente nos llevó a fundar una spin-off, AItenea Biotech, que aplica el poder de la IA y la Química para ayudar a acelerar el proceso de desarrollo de nuevas moléculas.

Personal Científico
Nuria Eugenia Campillo Martin

Postdoctorales
María Eugenia Ulzurrun de Asanza Vega
Abigail Elisabeth Teitgen
Oscar Toledano Sanz

Martínez, M. J., Naveiro, R., Soto, A. J., Talavante, P., Kim Lee, S. H., Gómez Arrayas, R., Campillo, N.E (...) Bernabei, M. & Ponzoni, I. [2023]. Design of new dispersants using machine learning and visual analytics. Polymers, 15(5), 1324.

Garcia-Rubia, A., Lasala, F., Ginex, T., Morales-Tenorio, M., Olal, C., Heung, M., Oquist, P., Galindo, I., Cuesta-Geijo, M., Casasnovas, J. M., Campillo, N. E.; Canales, Á., Alonso, C., Martínez, A., Muñoz-Fontela, C., Delgado, R., Gil, C. [2023]. N'-Phenylacetohydrazide derivatives as potent Ebola virus entry inhibitors with an improved pharmacokinetic profile. J Med Chem 2023, 66, 5465-5483.

Del Hoyo, D.; Salinas, M.; Lomas, A., Ulzurrun, E.; Campillo, N. E.; Sorzano, C. O. [2023]. Scipion-Chem: An Open Platform for Virtual Drug Screening. J Chem Inf Mod 2023, 63(24), 7873-7885.

Suigo, L., Margolin, W., Ulzurrun, E., Hrast Rambaher, M., Zanotto, C., Sebastián-Pérez, V., Campillo, N.E & Valoti, E [2023]. Benzodioxane–Benzamides as FtsZ Inhibitors: Effects of Linker’s Functionalization on gram-Positive Antimicrobial Activity.Antibiotics 2023, 12(12), 1712

Naveiro Flores, R., Martínez, M. J., Soto, A. J., Ponzoni, I., Ríos-Insua, D., & Campillo, N. E. [2023]. Deep learning for novel drug development (Chapter 10) 2023. Editor(s): Kunal Roy. Cheminformatics, QSAR and Machine Learning Applications for Novel Drug Development, Academic Press.

Ponzoni, I., Páez Prosper, J. A., & Campillo, N. E [2023]. Explainable artificial intelligence: A taxonomy and guidelines for its application to drug discovery. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Molecular Science, 2023, e1681.

González-Naranjo, P., Pérez, C., González-Sánchez, M., Gironda-Martínez, A., Ulzurrun, E., Bartolomé, F., Rubio-Fernández, M., Martín-Requro, A., Campillo, NE., Páez, J.A. [2022]. Multitarget drugs as potential therapeutic agents for alzheimer's disease. A new family of 5-substituted indazole derivatives as cholinergic and BACE1 inhibitors. J Enzyme Inhib Med Chem 2022, 37(1):2348-2356

Gallego, V.; Naveiro, R.; Roca, C.; Rios-Insua, D.; Campillo NE [2022]. AI in drug development: a multidisciplinary perspective. Molecular Diversity, 2021, 25:1461–1479

Sabando, M. V. Soto, A. J. Roca, C. Requena-Triguero, C. Campillo, NE. Páez, J. A. Ponzoni, I. [2022]. Multitask Deep Neural Networks for Ames Mutagenicity Prediction, J Chem Inf Model, 2022, 62 (24), 6352-6251

Todas las publicaciones

Artificial inteLLigence In sustainable dEvelopment goalS (EU264670_13). HORIZON-MSCA-2022-COFUND-01(Comisión Europea). EUROPEAID. 01/01/2024- 31/12/2028. IP-CIB: Dra. Nuria E. Campillo).

Diseño de novo mediante IA y síntesis de moduladores de la interacción proteína-proteína dirigidos a NCS-1 (PID2022-137331OB-C33). 09-2023 Hasta: 08-2026. IP: Dra. Nuria E. Campillo (Proyectos de Generación de Conocimiento 2022 Investigación Orientada Tipo Coordinado)

Desarrollo de un marco basado en inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de fármacos (TED2021-129970B-C21). AEI, Proyectos estratégicos orientados a la transición ecológica y a la transición digital 2021. 12-2022/11-2024. IP: Dra. Nuria E. Campillo

Desarrollo de modelos teóricos para identificar sitios alostéricos. Contrato I+D AItenea Biotech. 01/11/2023_01/05/2024. IP: Dra. Nuria E. Campillo

Plataforma de Salud Global del CSIC (PTI Salud Global). WP4 (Mutaciones), WP9 (Antivirales) y WP11 (Integración). Comisión Europea – NextGenerationEU (Reglamento UE 2020/2094). 2021-2023. Coordinadores: Dres. Margarita del Val e Iñaki Comas

Modulación del receptor cannabinoide CB2 como nueva estrategia terapéutica para proteger contra la neurodegeneración inducida por Tau. Fundación Tatiana Pérez de Guzmán El Bueno. 2021-2023. IP: Dra. Isabel Lastres

Combinación de estrategias computacionales, biológicas y sintéticas con aplicación al desarrollo de fármacos (RTI2018-096100B-100). MINECO, Programa RETOS. 1-2019 / 9-2022. IP: Dra. Nuria E. Campillo

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Responsable/s del laboratorio

Nuria Eugenia Campillo Martin

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Líneas de investigación

De novo design through AI and synthesis of modulators of protein-protein interaction

Development of multi-target drugs as a potential treatment for Alzheimer's diseaselzheimer

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