{"id":37529,"date":"2025-07-01T18:16:40","date_gmt":"2025-07-01T16:16:40","guid":{"rendered":"https:\/\/comet.technology\/?p=37529"},"modified":"2025-07-01T18:18:34","modified_gmt":"2025-07-01T16:18:34","slug":"scenarios-presentado-en-el-grupo-de-enfoque-poblacional-en-europa-page","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comet.technology\/es\/2025\/07\/01\/scenarios-presentado-en-el-grupo-de-enfoque-poblacional-en-europa-page\/","title":{"rendered":"SCENARIOS presentado en el Grupo de Enfoque Poblacional en Europa (PAGE)"},"content":{"rendered":"\n

El 5 de mayo, en Tesal\u00f3nica, en la 33.\u00aa reuni\u00f3n del Grupo de Enfoque Poblacional en Europa<\/a>, Periklis Tsiros<\/a> present\u00f3 los resultados de la investigaci\u00f3n de SCENARIOS a miembros de la comunidad cient\u00edfica e industrial. Asistieron alrededor de 800 personas, y una peque\u00f1a parte acudi\u00f3 a ver el p\u00f3ster. El evento se centr\u00f3 en la farmacocin\u00e9tica y la farmacodin\u00e1mica, y Periklis present\u00f3 una nueva metodolog\u00eda para estimar par\u00e1metros farmacocin\u00e9ticos con variabilidad mediante redes neuronales basadas en la f\u00edsica. <\/p>\n\n

La conferencia anual del Grupo de Enfoque Poblacional en Europa (PAGE) se celebr\u00f3 en la Sala de Conciertos de Tesal\u00f3nica del 4 al 6 de junio de 2025, reuniendo a m\u00e1s de 800 participantes de las comunidades farmac\u00e9utica y de modelado cl\u00ednico. La reuni\u00f3n es reconocida por fomentar el intercambio cient\u00edfico sobre modelado y simulaci\u00f3n farmacocin\u00e9tica\/farmacodin\u00e1mica (PK\/PD), con especial \u00e9nfasis este a\u00f1o en el Desarrollo de F\u00e1rmacos Basado en Modelos (MIDD). Periklis Tsiros, de la NTUA, present\u00f3 un p\u00f3ster titulado \u00abModelado de la variabilidad farmacocin\u00e9tica con redes neuronales basadas en la f\u00edsica\u00bb, que explor\u00f3 las aplicaciones innovadoras del aprendizaje profundo basado en la f\u00edsica en farmacocin\u00e9tica. <\/p>\n\n

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El trabajo presentado introduce una metodolog\u00eda novedosa para estimar par\u00e1metros farmacocin\u00e9ticos poblacionales cuando solo se dispone de estad\u00edsticas resumidas (p. ej., media y varianza) de los perfiles de concentraci\u00f3n-tiempo del f\u00e1rmaco, una limitaci\u00f3n frecuente en los datos publicados. Al integrar el conocimiento de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) en el entrenamiento de redes neuronales, el m\u00e9todo aprovecha tanto el modelado mecanicista como el aprendizaje basado en datos para inferir las distribuciones de par\u00e1metros. Esto permite recuperar informaci\u00f3n sobre la variabilidad de los par\u00e1metros cin\u00e9ticos incluso en ausencia de datos individuales. Este enfoque se alinea directamente con los objetivos del proyecto SCENARIOS, que busca impulsar la evaluaci\u00f3n toxicol\u00f3gica de los PFAS mediante la promoci\u00f3n de Enfoques Integrados para el An\u00e1lisis y la Evaluaci\u00f3n (IATA). El m\u00e9todo facilita el uso de datos publicados existentes para construir modelos toxicocin\u00e9ticos robustos, que pueden respaldar la caracterizaci\u00f3n de los riesgos de los PFAS mediante una mejor modelizaci\u00f3n de la exposici\u00f3n interna. Al integrar el modelado mecanicista basado en EDO con el aprendizaje autom\u00e1tico, este enfoque ofrece una prometedora incorporaci\u00f3n a las herramientas computacionales para evaluar la toxicocin\u00e9tica de los PFAS, lo que facilita la evaluaci\u00f3n del riesgo qu\u00edmico. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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