Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas · Unidad de Inteligencia Artificial

Investigación

Proyectos en los que colabora la unidad

Proyectos de investigación de la Facultad en los que la Unidad de IA está colaborando actualmente. Si te interesa colaborar en alguno, escríbenos a través del formulario de contacto.

Bioquímica y Biología Molecular

Estudio del rol de los factores de transcripción KRAB-ZNF en el neurodesarrollo y enfermedades

Uso de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos genómicos e identificar cómo una extensa familia de factores de transcripción (KRAB-ZNF) regula genes clave del neurodesarrollo y su vínculo con enfermedades del sistema nervioso.

Responsable: Bárbara Casas Atala

Ciencia de los Alimentos y Tecnología Química

Uncoupling interfacial activity from encapsulation efficiency: The role of alginate molecular weight and M/G ratio in chenopodin-based nanocomplexes

Modelos predictivos que anticipan, in silico, cómo las propiedades moleculares de alginatos de algas chilenas influyen en la encapsulación de antioxidantes del maqui, para diseñar mejores sistemas de protección de compuestos naturales sensibles.

Responsable: Cristian Tapia Villanueva

Ciencias y Tecnología Farmacéutica

Desarrollo de dispositivo médico para optimización de terapia farmacológica (PharmaLAMP)

Módulo de IA para un dispositivo médico de bajo costo que interpreta variantes farmacogenéticas y las traduce en recomendaciones de tratamiento, acercando la medicina personalizada a hospitales con recursos limitados.

Responsable: Matías Martínez Olguín

Química Farmacológica y Toxicológica

Desarrollo de una herramienta predictiva basada en inteligencia artificial para la caracterización y valorización del polen apícola chileno según origen botánico, composición fenólica y potencial bioactivo

Herramienta predictiva basada en IA para caracterizar y valorizar el polen apícola chileno según su origen botánico, composición fenólica y potencial bioactivo, apoyando su trazabilidad y valor de calidad.

Responsable: Raquel Bridi

Química Inorgánica y Analítica

Aplicación de la inteligencia artificial para la predicción de blancos moleculares y mecanismos de acción de compuestos metálicos con potencial terapéutico

Modelos de aprendizaje automático que predicen los blancos moleculares y mecanismos de acción de nuevos compuestos metálicos con potencial terapéutico, acelerando el diseño racional de fármacos en química inorgánica medicinal.

Responsable: Esteban Rodríguez Arce

Química Orgánica y Fisicoquímica

Sistema de revisión bibliográfica verificable y evaluación de consistencia de referencias asistido por IA

Flujo de trabajo asistido por IA que revisa la literatura científica y verifica que cada referencia respalde realmente la afirmación citada, para producir revisiones bibliográficas breves, trazables y confiables.

Responsable: Rodrigo Ormazábal Toledo