Los productos naturales constituyen una fuente valiosa de compuestos bioactivos con potencial terapéutico. En los últimos años, el desarrollo de herramientas computacionales ha permitido optimizar el proceso de búsqueda y selección de candidatos para el descubrimiento de nuevos fármacos. En este seminario se presentarán los avances relacionados con el proceso de desarrollo y validación in silico de modelos de machine learning entrenados sobre datos experimentales para predecir la actividad de moléculas frente a Trypanosoma cruzi. Además, se discutirán los resultados obtenidos en campañas de cribado virtual sobre bases de compuestos naturales y la selección de los primeros candidatos para su evaluación in vitro.
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