Curso de Descubrimiento de Fármacos

Foto Dr Cesar Sanchez

PhD(c). César Sánchez Juárez

Universidad Autónoma Metropolitana

Curso de Descubrimiento de Fármacos

Curso en línea

Acceso durante 1 año

20 horas totales

$899.00 MXN ($45 USD)

Información general

A lo largo del curso, los participantes integrarán conocimientos y herramientas de bioinformática estructural y química computacional para identificar compuestos con potencial efecto bioactivo. Mediante actividades prácticas, aplicarán un flujo de trabajo completo sobre un blanco farmacológico de su interés, reforzando los conceptos a través de un caso de estudio personalizado.

Qué aprenderás

Construcción de quimiotecas

Flujo de trabajo del diseño de fármacos

Aplicación de modelos ADMET y QSAR

A quién va dirigido este curso

Estudiantes de licenciatura o posgrado, así como a profesionales en las áreas de ciencias biomédicas, biotecnología, química, farmacia o afines, que tengan interés en aprender y aplicar herramientas básicas de diseño racional de fármacos. Aunque esta metodología es ampliamente utilizada en el desarrollo farmacológico, también es aplicable a otras áreas de la biotecnología y la investigación biomédica donde se requiera entender e intervenir en interacciones moleculares de forma dirigida.

Beneficios del curso

Certificado de finalización

Constancia de
finalización del curso
y realización de un
proyecto con valor
curricular

Instructores expertos

Aprende directamente de expertos del área de las mejores instituciones de Latinoamérica y el mundo

Educación con proyectos

Realizarás un
proyecto académico
para demostrar las
habilidades
adquiridas en el
curso

Temario

M1 Metodología general del proceso de “Descubrimiento de fármacos”
  • Flujo de trabajo general del descubrimiento de fármacos.
  • Extrapolación a otras áreas de las ciencias químico-biológicas.
  • Casos de éxito.
  • Introducción al software y servidores básicos.

Práctica 1: Planteamiento del caso de estudio y primeros pasos del proceso.

  • ¿Qué es un blanco farmacológico y cuáles son sus características?
  • Uso de bases de datos para identificar potenciales blancos farmacológicos. 
  • Obtención de secuencia y estructuras de blancos farmacológicos.

Práctica 2: 

  • Modelado de proteínas con AlphaFold.
  • DogSiteScorer para evaluar la viabilidad de blancos.
  • Dinámica de proteína en solución para optimizar la estructura de una proteína.
  • Revisión de la metodología usualmente empleada para armar sistemas de simulación de dinámica molecular proteína-ligando. 

Práctica 3: 

  • Obtención de estructuras representativas mediante PCA y clustering estructural 
  • Análisis del comportamiento conformacional de los potenciales sitios de unión.
  • Exploración de bases de datos para la obtención de estructuras de compuestos químicos.
  • Obtención de la librería de compuestos químicos a evaluar en el cribado virtual.

Práctica 4: Manejo y preparación de las estructuras de los compuestos químicos para la ejecución de un cribado virtual con autodock vina.

  • Análisis de los conceptos y consideraciones más importantes de las simulaciones de docking molecular.
  • Preparación de la estructura de la proteína para el cribado virtual. 

Práctica 5: Ejecución del cribado virtual con autodock vina.

  • Manejo de los archivos de los resultados y de generación una hoja de Excel con el ranking de resultados. 
  • Selección de los ligandos con mayor probabilidad de ser un ligando real y tener el efecto bioactivo deseado. 
  • Revisión de las poses de interacción más favorables.

Práctica 6:

  • Evaluación de las fases posteriores a la identificación de ligandos candidatos.
  • Exploración del armado de sistemas proteína-ligando.
  • Análisis de las interacciones y de su estabilidad. 
  • Metodología del balance preciso de solvente para la estimación de la entalpía de unión. 

Práctica 7: Evaluación de metodologías de dinámica molecular más avanzadas. 

  • ¿Qué es el MMPBSA y cómo funciona?
  • Revisión de los casos de éxito para el análisis de la interacción proteína-ligando.

Práctica 8:

  • Cálculo de MMPBSA para los sistemas de simulación. 
  • Análisis de resultados y su discusión.
  • Fundamentos del análisis ADMET. 
  • Fundamentos y aplicaciones del análisis QSAR
  • Aplicación del análisis QSAR a los ligandos seleccionados. 

Práctica 9: 

  • Evaluación del análisis de ADMET
  • Conclusiones y análisis de resultados. 
  • ¿Cuál es el objetivo de optimizar interacciones?
  • Identificación de regiones en el ligando susceptibles a ser optimizadas.
  • Modificaciones químicas in-silico mediante editores moleculares. 

Práctica 5:

  • Evaluación de las modificaciones con docking y dinámica molecular. 
  •  Conclusiones del curso.

Proyecto

Identificación de compuestos con potencial bioactivo

Identificación y evaluación de compuestos con actividad biológica potencial, mediante análisis computacional y criterios como afinidad molecular, con aplicaciones en áreas como la salud, biotecnología o agricultura.

Instructor

Foto Dr Cesar Sanchez

PhD (c) César Sánchez Juárez

Universidad Autónoma Metropolitana

Maestro en ciencias y estudiante de doctorado en química, formado en el área de bio-fisicoquímica. Su campo de investigación es la fisicoquímica de proteínas y el diseño racional de fármacos. Con experiencia en el manejo de técnicas experimentales como: fluorescencia, espectroscopia UV-vis, dicroísmo circular, calorimetría de titulación isotérmica y dispersión dinámica de luz. Además de técnicas computacionales y bioinformáticas como el modelado por homología, docking y dinámica molecular.

Certificado digital

Certificado

Obtendrás un certificado con valor curricular, el cual queda registrado dentro de la plataforma de Conociverso y podrás consultar en cualquier momento para su validación.

Requerimientos técnicos

  • Conocimientos básicos de bioquímica o química orgánica
  • Memoria RAM de 8 GB o superior.
  • Procesadores core i5 similar o superior.

Preguntas frecuentes

¿Se entrega un certificado al finalizar este curso?

Sí. Al terminar el curso recibirás un certificado con valor curricular, emitido por Conociverso, que demuestra las habilidades adquiridas durante el curso.

No necesariamente. Recomendamos contar con conocimientos básicos en ciencias biológicas, pero el programa está pensado para adaptarse tanto a estudiantes como a profesionales.

No. Durante el diplomado aprenderás a instalar y utilizar cada herramienta paso a paso, con la guía de tus profesores. Únicamente necesitas contar con una computadora con al menos 8 GB de RAM.

¡Por supuesto! Todos nuestros cursos están diseñados para que también los puedas realizar en modalidad asincrónica, a tu propio ritmo y en el horario que mejor se adapte a ti. Tendrás acceso a las grabaciones de todas las clases del curso y al material complementario.


Sí, emitimos factura fiscal únicamente para México. Para solicitarla, ve a la configuración de tu cuenta, en la sección de pagos encontrarás la opción de facturación. Debe solicitarse dentro del mismo mes en que se realizó la compra.

Reseñas

M1 Metodología general del proceso de “Descubrimiento de fármacos”
  • Flujo de trabajo general del descubrimiento de fármacos.
  • Extrapolación a otras áreas de las ciencias químico-biológicas.
  • Casos de éxito.
  • Introducción al software y servidores básicos.

Práctica 1: Planteamiento del caso de estudio y primeros pasos del proceso.

  • ¿Qué es un blanco farmacológico y cuáles son sus características?
  • Uso de bases de datos para identificar potenciales blancos farmacológicos. 
  • Obtención de secuencia y estructuras de blancos farmacológicos.

Práctica 2: 

  • Modelado de proteínas con AlphaFold.
  • DogSiteScorer para evaluar la viabilidad de blancos.
  • Dinámica de proteína en solución para optimizar la estructura de una proteína.
  • Revisión de la metodología usualmente empleada para armar sistemas de simulación de dinámica molecular proteína-ligando. 

Práctica 3: 

  • Obtención de estructuras representativas mediante PCA y clustering estructural 
  • Análisis del comportamiento conformacional de los potenciales sitios de unión.
  • Exploración de bases de datos para la obtención de estructuras de compuestos químicos.
  • Obtención de la librería de compuestos químicos a evaluar en el cribado virtual.

Práctica 4: Manejo y preparación de las estructuras de los compuestos químicos para la ejecución de un cribado virtual con autodock vina.

  • Análisis de los conceptos y consideraciones más importantes de las simulaciones de docking molecular.
  • Preparación de la estructura de la proteína para el cribado virtual. 

Práctica 5: Ejecución del cribado virtual con autodock vina.

  • Manejo de los archivos de los resultados y de generación una hoja de Excel con el ranking de resultados. 
  • Selección de los ligandos con mayor probabilidad de ser un ligando real y tener el efecto bioactivo deseado. 
  • Revisión de las poses de interacción más favorables.

Práctica 6:

  • Evaluación de las fases posteriores a la identificación de ligandos candidatos.
  • Exploración del armado de sistemas proteína-ligando.
  • Análisis de las interacciones y de su estabilidad. 
  • Metodología del balance preciso de solvente para la estimación de la entalpía de unión. 


Práctica 7: Evaluación de metodologías de dinámica molecular más avanzadas. 

  • ¿Qué es el MMPBSA y cómo funciona?
  • Revisión de los casos de éxito para el análisis de la interacción proteína-ligando.

Práctica 8:

  • Cálculo de MMPBSA para los sistemas de simulación. 
  • Análisis de resultados y su discusión.
  • Fundamentos del análisis ADMET. 
  • Fundamentos y aplicaciones del análisis QSAR
  • Aplicación del análisis QSAR a los ligandos seleccionados. 

Práctica 9: 

  • Evaluación del análisis de ADMET
  • Conclusiones y análisis de resultados.
  • ¿Cuál es el objetivo de optimizar interacciones?
  • Identificación de regiones en el ligando susceptibles a ser optimizadas.
  • Modificaciones químicas in-silico mediante editores moleculares. 

Práctica 5:

  • Evaluación de las modificaciones con docking y dinámica molecular. 
  •  Conclusiones del curso.

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Nivel principiante

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