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convertido en una herramienta irreemplazableen la predicci%u00f3n de la toxicidad, labioactividad, las propiedadesfarmacocin%u00e9ticas y fisicoqu%u00edmicas, etc. A t%u00edtulode ejemplo, una de las plataformas de IA m%u00e1spopulares utilizadas en el dise%u00f1o de f%u00e1rmacoses el SwissDrugDesign, un conjunto deaplicaciones de software desarrollado por elInstituto Suizo de Bioinform%u00e1tica, de accesolibre y gratuito (1). Por su parte, AlphaFold,desarrollado por DeepMind y EMBL-EBI, esconsiderado como el primer m%u00e9todocomputacional efectivo para predecir conextremada precisi%u00f3n la estructura 3D deprote%u00ednas, %u00fanicamente a partir la secuencial%u00edneal de amino%u00e1cidos (2). En definitiva, la IAes capaz de recopilar y analizar en pocotiempo enormes cantidades de datos,permitiendo seleccionar dianas y ligandoscomplementarios, as%u00ed dise%u00f1ar pruebasadecuadas (3). 2. VARIABLES ESTRUCTURALES EN QU%u00cdMICAFARMACOL%u00d3GICA COMPUTACIONAL: IS%u00d3MEROS,IS%u00d3STEROS E ISOTOP%u00d3LOGOSSin duda, entre los procedimientos empleadosen el modelado y optimizaci%u00f3n molecular def%u00e1rmacos los m%u00e1s ampliamente utilizados sonaquellos en los que se sustituyen o modifican%u00e1tomos o partes de las mol%u00e9culasfarmacol%u00f3gicas de referencia, con el fin deadecuar sus propiedades a los objetivospreviamente definidos. En este sentido, losis%u00f3meros y los is%u00f3steros juegan un papelcapital.La isomer%u00eda es una propiedad de algunasmol%u00e9culas %u2013 particularmente en la qu%u00edmica delcarbono %u2013 que pese a tener el mismo n%u00famerode %u00e1tomos %u2013 igual f%u00f3rmula molecular global,con id%u00e9nticas proporciones relativas de los%u00e1tomos %u2013 presentan estructuras qu%u00edmicasespacialmente (3D) diferentes, lo que setraduce en propiedades f%u00edsicas y qu%u00edmicasdistintas en mayor o menor grado.Tradicionalmente, en qu%u00edmica org%u00e1nica ybioqu%u00edmica se distinguen los is%u00f3merosANALESRANFwww.analesranf.com1. INTRODUCCI%u00d3NEl dise%u00f1o (de novo) o modelado (optimizaci%u00f3n)de f%u00e1rmacos engloba a un conjunto det%u00e9cnicas matem%u00e1ticas combinatorias, f%u00edsicas,qu%u00edmicas y farmacol%u00f3gicas que, mediantecomplejos procedimientos computacionales,permiten proponer te%u00f3ricamente nuevasmol%u00e9culas de potencial inter%u00e9s farmacol%u00f3gicou optimizar %u2013 mediante determinadasmodificaciones estructurales %u2013 aquellas otraspreviamente conocidas, con el fin depotenciar su efectividad, limitar su toxicidado mejorar otros aspectos biom%u00e9dicosrelevantes. Tradicionalmente, existe un dobleenfoque para el dise%u00f1o y modelado molecular,seg%u00fan se centre en el an%u00e1lisis de los ligandosbiol%u00f3gicos potencialmente %u00fatiles o en laestructura molecular de f%u00e1rmacospreviamente conocidos de los que se disponealg%u00fan an%u00e1lisis de relaci%u00f3n estructura-actividadcualitativa (Structure-Activity Relationship,SAR) o cuantitativa (Quantitative StructureActivity Relationship, QSAR); es decir, laelaboraci%u00f3n de modelos matem%u00e1ticos querelaciona cualitativa o cuantitativamente unaactividad biol%u00f3gica o una propiedadf%u00edsicoqu%u00edmica, o una medida num%u00e9ricacuantitativa de ella, con la estructuraqu%u00edmica.Las t%u00e9cnicas y m%u00e9todos computacionalesutilizados en el dise%u00f1o molecularfarmacol%u00f3gico forman un amplio conjunto det%u00e9cnicas que incluyen, entre otras, qu%u00edmicacu%u00e1ntica, termodin%u00e1mica, mec%u00e1nicaestad%u00edstica, qu%u00edmica computacional, fisiolog%u00eday bioqu%u00edmica, abarcando desde sistemasqu%u00edmicos peque%u00f1os a grandes mol%u00e9culasbiol%u00f3gicas. Actualmente, la inteligenciaartificial (IA) se ha convertido en un elementocentral el descubrimiento de nuevosf%u00e1rmacos, que no solo abarca el dise%u00f1o denovo y la optimizaci%u00f3n molecular de nuevospresuntos f%u00e1rmacos, sino que tambi%u00e9n exploraaspectos relativos a las interacciones f%u00e1rmacodiana y a las posibles v%u00edas de s%u00edntesis qu%u00edmica,entre otros. Por todo ello, la IA se haDeuterio en Farmacolog%u00edaSantiago Cu%u00e9llar Rodr%u00edguez 451 An. R. Acad. Farm.Vol. 90. n%u00ba4 (2024) %u00b7 pp. 449-470