¿Por qué hay que hablar de mujeres en Química Computacional y no sólo de Química Computacional?
DOI:
https://doi.org/10.29105/cienciauanl26.121-1Palabras clave:
mujeres, Química computacional, género, experimentos, algoritmos, dry labResumen
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
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/