¿Por qué hay que hablar de mujeres en Química Computacional y no sólo de Química Computacional?

Autores/as

  • Fernanda I. Saldívar- González Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México
  • Ana L. Chávez-Hernández Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México
  • Diana L. Prado-Romero Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México
  • Mariana González-Medina Instituto Pasteur, París, Francia

DOI:

https://doi.org/10.29105/cienciauanl26.121-1

Palabras clave:

mujeres, Química computacional, género, experimentos, algoritmos, dry lab

Resumen

Cuando se habla de Química, lo más común es imaginar a alguien dentro de un laboratorio, portando goggles, vistiendo una bata y trabajando con matraces (el llamado “laboratorio húmedo” o wet lab). Sin embargo, también existen hombres y mujeres que están detrás de una computadora haciendo experimentos, pero con algoritmos (el llamado “laboratorio seco” o dry lab). La Química Computacional es una disciplina que se nutre en gran medida de datos experimentales generados en un laboratorio húmedo. La idea de usar computadoras es transformar estos datos químicos (llámense reacciones químicas, compuestos químicos, datos de actividad biológica, etc.) en información y ésta en conocimiento, lo cual permite reducir costos y eficientar procesos. Por esa razón ha tenido un gran impacto en la sociedad y cada vez hay un mayor número de aplicaciones que se ven reflejadas en un incremento de artículos y publicaciones científicas (Damm-Ganamet et al., 2020).

 

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Fernanda I. Saldívar- González, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México

Química farmacéutica bióloga y maestra en Ciencias Químicas por la UNAM. Doctorante en el área de  diseño de fármacos asistido por computadora en la UNAM. Elabora material educativo y de divulgación  sobre temas novedosos en la Química y en el diseño de fármacos.

Ana L. Chávez-Hernández, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México

Licenciada en Ingeniería en Alimentos por la UAM. Maestra en Ciencias Químicas por la UNAM.  Doctorante en el área de diseño de fármacos asistido por computadora en la UNAM. Su línea de trabajo  se enfoca en el desarrollo de IA para diferenciar compuestos químicos derivados de productos naturales y  una biblioteca  de fragmentos de éstos para el diseño y desarrollo de nuevos fármacos.

Diana L. Prado-Romero, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México

Química farmacéutica bióloga y maestra en Ciencias Químicas por la UNAM. Ha trabajado en la investigación dentro del campo de la Química Farmacéutica. Su línea de estudio está enfocada en el  diseño de nuevos inhibidores contra ADN metiltransferasas utilizando herramientas de quimioinformática y  modelado molecular.

Mariana González-Medina, Instituto Pasteur, París, Francia

Doctora en Bioinformática Estructural por la Universidad de Paris Cité. Trabaja en el Insituto Pasteur de  París en el grupo de Bioinformática Estructural. Su investigación está enfocada en el diseño de fármacos  para tratar la adicción a nicotina, empleando métodos de modelado de proteínas, aprendizaje profundo y  dinámica molecular.

Citas

Alcalde-Rubio, L. et al. (2020). Gender disparities in clinical practice: are there any solutions? Scoping review of interventions to overcome or reduce gender bias in clinical practice. International Journal for Equity in Health. 19(1): 166. DOI: https://doi.org/10.1186/s12939-020-01283-4

Carrasco, B.O., et al. (2022). Drug repositioning with gender perspective focused on Adverse Drug Reactions. bioRxiv. Disponible en: https://doi.org/10.1101/2022.07.22.501091 DOI: https://doi.org/10.1101/2022.07.22.501091

Cirillo, D., Catuara-Solarz, S., Morey, C., et al. (2020). Sex and gender differences and biases in artificial intelligence for biomedicine and healthcare. npj Digital Medicine. 3(81):1-10. DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-020-0288-5

Cuevas, G. (2005). Química computacional. Revista Ciencias Matemáticas. 56(2):33-42.

Damm-Ganamet, K.L., et al. (2020). Breaking the glass ceiling in simulation and modeling: Women in pharmaceutical discovery. Journal of Medicinal Chemistry. 63(5):1929-1936. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.9b01512

Dong, S. (2020). For students wondering what they can do with a PhD in computational/theoretical chemistry (or in STEM fields in general), I made an (incomplete) list of career paths based on real-life examples. Please forgive me for mixing “roles” and “industry” here [Twitter] 25 octubre. Disponible en: https://twitter.com/sijia_dong/status/1320445078649868288.

Emambokus, N., et al. (2016). Women in Science. Cell metabolism. 23(5):747-748. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmet.2016.04.027

Gauthier, J., et al. (2019). A brief history of bioinformatics. Briefings in bioinformatics. 20(6):1981-1996. DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bby063

Holloway, M.K., y McGaughey, G.B. (2018). Computational Chemistry: A Rising Tide of Women. Journal of chemical information and modeling. 58(5):911-915. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00170

Lu, Y., Deng, G., y Shuai, Z. (2021). Future directions of chemical theory and computation. Journal of Macromolecular Science, Part A: Pure and Applied Chemistry. 93(12):1423-1433. DOI: https://doi.org/10.1515/pac-2020-1006

Saldívar-González, F., Prieto-Martínez, F.D., y Medina-Franco, J.L. (2017). Descubrimiento y desarrollo de fármacos: un enfoque computacional. Educación Química. 28(1):51- 58. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eq.2016.06.002

Stouch, T.R. (2009). A well deserved honor: Yvonne Martin, 2009 recipient of the Herman Skolnik Award. Journal of Computer-Aided Molecular Design. 23(12):829-830. DOI: https://doi.org/10.1007/s10822-009-9311-2

White, G.B. (2017). Melinda Gates: The Tech Industry Needs to Fix Its Gender Problem-Now. The Atlantic. (16 March). Disponible en: https://www.theatlantic.com/business/archive/2017/03/melinda-gates-tech/519762/

Descargas

Publicado

2023-11-10

Cómo citar

Saldívar- González, F. I., Chávez-Hernández, A. L., Prado-Romero, D. L., & González-Medina, M. (2023). ¿Por qué hay que hablar de mujeres en Química Computacional y no sólo de Química Computacional?. Revista CienciaUANL, 26(121), 8–19. https://doi.org/10.29105/cienciauanl26.121-1

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.