Modelos de Deep Learning en la predicción de propiedades ADME/Tox (Tono, Revista Técnica de la Empresa de Telecomunicaciones de Cuba S.A, 2025)
El presente trabajo aborda el desarrollo de un modelo de Deep Learning para la predicción de propiedades ADME/Tox en péptidos cíclicos modificados desde la perspectiva de la ingeniería de software. El objetivo fue establecer una metodología sólida y replicable que guíe el diseño y la implementación del modelo, asegurando la calidad y la trazabilidad del proceso. Para ello, se definieron los requisitos funcionales y no funcionales mediante un análisis detallado del dominio y se diseñó una arquitectura modular basada en principios de escalabilidad y mantenibilidad. Se utilizaron herramientas de modelado como diagramas de casos de uso, diagramas de componentes y diagramas de secuencia, para documentar las interacciones del sistema. La metodología empleada incluyó un enfoque iterativo e incremental, soportado por prácticas ágiles que permitieron validar continuamente los avances. Los resultados alcanzados incluyen un prototipo funcional, cuyo diseño garantiza la extensibilidad para incorporar nuevos métodos de codificación molecular y métricas de evaluación. Este enfoque demostró ser eficiente para estructurar procesos complejos y mejorar la predictibilidad del sistema.  La integración de principios de ingeniería de software en proyectos de bioinformática no solo optimiza el desarrollo técnico, sino que también favorece la reproducibilidad y aplicabilidad en escenarios de investigación y desarrollo farmacológico.