IA para Toxicología Predictiva: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas
Dr. Jose L. Medina-Franco
Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
¿Quieres aprender a utilizar inteligencia artificial para predecir toxicidad y analizar sustancias químicas de manera eficiente, moderna y alineada con métodos alternativos?
Este curso precongreso introduce a las y los participantes al uso de la inteligencia artificial como herramienta para apoyar la evaluación de riesgos químicos y el diseño de sustancias más seguras. Se revisarán los conceptos esenciales de toxicología predictiva, los tipos de modelos quiminformáticos y machine learning, así como las bases de datos y criterios necesarios para asegurar la validez regulatoria.
A través de demostraciones prácticas, se enseñará cómo emplear herramientas accesibles para predecir propiedades toxicológicas, explorar espacio químico y apoyar decisiones en investigación, regulación y diseño de alternativas. El curso no requiere conocimientos previos de programación y está orientado a estudiantes, docentes, investigadores y profesionales interesados en integrar métodos computacionales en toxicología moderna.
En este curso aprenderás:
- Fundamentos de toxicología predictiva
- Introducción a la IA aplicada a sustancias químicas
- Modelos quimioinformatico y machine learning.
- Uso de plataformas gratuitas para predicción toxicológica.
- Interpretación de resultados y consideraciones regulatorias
- Aplicaciones reales en investigación, industria y evaluación de riesgos
Dirigido a: estudiantes, docentes, investigadores, personal de laboratorio, industria química, farmacéutica, ambiental y regulatoria.
Curso práctico, accesible, y sin necesidad de saber programar.
Fecha: Martes 13 de julio, 2026
Hora: 9:00am – 11:30am
¡Cupos limitados!
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QSAR: Un Enfoque Computacional para Evaluaciones sin Animales
Dr. Felipe Victoria-Muñoz
Universität Münster and Universidad Nacional de Colombia
Descubre cómo la computación está revolucionando la toxicología: ¡únete al curso QSAR!
¿Te interesa aprender cómo predecir propiedades toxicológicas y biológicas sin usar animales de experimentación?
Este curso presenta el potencial de los modelos QSAR, una herramienta clave en los métodos alternativos y la toxicología moderna.
Contenido principal:
- Fundamentos de QSAR y su importancia en métodos sin animales
- Tipos de modelos: cualitativos, cuantitativos, clasificadores
- Criterios de validez (OECD) y buenas prácticas
- Bases de datos y selección de descriptores
- Uso de plataformas gratuitas para predicción toxicológica
- Interpretación responsable de resultados y limitaciones
- Aplicaciones en investigación, industria y regulación
Dirigido a: estudiantes, docentes, investigadores, personal de laboratorio, profesionales de química, farmacología, ambiente y regulación.
Curso práctico, accesible y sin necesidad de saber programar.
Fecha: Martes 13 de julio, 2026
Hora: 2:00pm – 4:00pm
¡Cupos limitados!
Inscríbete y asegura tu espacio