CHEMIF.PTML LAB: Laboratorio de Aprendizaje Automático con Teoría de Perturbaciones y Fusión de Información para Quimioinformática
Centro de investigación: Instituto de Biofisika (IB), Bilbao · Vizcaya
Investigador Principal: Humbert González-Diaz · humberto.gonzalezdiaz@ehu.eus
Área RER: Inteligencia artificial y ciencia de datos
CHEMIF.PTML LAB: es un laboratorio de investigación multicéntrico de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Fundación Biofísica de Bizkaia (BBF) y el Instituto BIOFISIKA. Investigador principal (IP): Prof. Dr. Humbert González-Díaz, Profesor de Investigación IKERBASQUE, Fundación Vasca para la Ciencia, Bilbao, País Vasco. Co-investigadora principal (Co-IP): Prof. Dra. Sonia Arrasate Gil, Departamento de Química Orgánica e Inorgánica, Universidad del País Vasco (UPV/EHU).
Investigación y servicios: servicios de análisis de big data, desarrollo de software, consultoría, colaboración con consorcios de investigación, investigación por encargo, formación en RR.HH. en proyectos de quimioinformática, inteligencia artificial/aprendizaje automático (IA/ML) y algoritmos de análisis de redes complejas para la investigación y desarrollo en Química Orgánica, Descubrimiento de Fármacos, Enfermedades Raras, Industria farmacéutica, Neurociencias, Ingeniería biomédica, Nanotecnología, Alimentación, Biotecnología, etc.
Proyectos de Investigación del grupo relacionados
Publicaciones del grupo
Drug Release Nanoparticle System Design: Data Set Compilation and Machine Learning Modeling
DOI: 10.1021/acsami.4c16800
NANO.PTML model for read-across prediction of nanosystems in neurosciences. computational model and experimental case of study
DOI: 10.1186/s12951-024-02660-9
Identification of Riluzole derivatives as novel calmodulin inhibitors with neuroprotective activity by a joint synthesis, biosensor, and computational guided strategy
DOI: 10.1016/j.biopha.2024.116602
OptiMo-LDLr: An Integrated In Silico Model with Enhanced Predictive Power for LDL Receptor Variants, Unraveling Hot Spot Pathogenic Residues
DOI: 10.1002/advs.202305177
Prediction of Anti-Glioblastoma Drug-Decorated Nanoparticle Delivery Systems Using Molecular Descriptors and Machine Learning
DOI: 10.3390/ijms222111519
Listado de técnicas en la que el grupo es experto
Machine Learning. Organic Synthesis. Data Analysis. PCA. Quimioinformatics
| Nombre enfermedad | ORPHA | |
|---|---|---|
| Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) | 803 | Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) |
| Fibrosis Quística | Fibrosis Quística | |
| Glioblastoma | Glioblastoma | |
| Leishmaniasis | Leishmaniasis |