Uso de machine learning para identificar nuevos fármacos y nutracéuticos con potencial contra las epilepsias
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Barrionuevo EM, Peralta E, Manzur De Nardi A, Monat J, Fallico MJ, Llanos MA et al. In silico screening identification of fatty acids and fatty acid derivatives with antiseizure activity: In vitro and in vivo validation. Pharmaceutics. 2024;16(8):996.
Llanos MA, Enrique N, Sbaraglini ML, Garofalo FM, Talevi A, Gavernet L
et al. Structure-based virtual screening identifies novobiocin, montelukast, and cinnarizine as trpv1 modulators with anticonvulsant activity in vivo. J Chem Inf Model. 2022;62(12):3008-3022.
Llanos MA, Enrique N, Esteban-López V, Scioli-Montoto S, Sánchez-Benito D, Ruiz ME et al. A combined ligand- and structure-based virtual screening to identify novel NaV1.2 blockers: In vitro patch clamp validation and in vivo anticonvulsant activity. J Chem Inf Model. 2023;63(22):7083-7096.
Llanos MA, Enrique N, Sbaraglini ML, Garofalo FM, Talevi A, Gavernet L
et al. Structure-based virtual screening identifies novobiocin, montelukast, and cinnarizine as trpv1 modulators with anticonvulsant activity in vivo. J Chem Inf Model. 2022;62(12):3008-3022.
Llanos MA, Enrique N, Esteban-López V, Scioli-Montoto S, Sánchez-Benito D, Ruiz ME et al. A combined ligand- and structure-based virtual screening to identify novel NaV1.2 blockers: In vitro patch clamp validation and in vivo anticonvulsant activity. J Chem Inf Model. 2023;63(22):7083-7096.
Talevi, A. (2026). Uso de machine learning para identificar nuevos fármacos y nutracéuticos con potencial contra las epilepsias . FarmaJournal, 11(1), 79–80. https://doi.org/10.14201/fj20261117980
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