El proyecto trata sobre el desarrollo de un sistema computacional basado en modelos QSAR e inteligencia artificial para identificar y seleccionar nuevos compuestos con potencial actividad contra Trypanosoma cruzi y Leishmania spp., agentes causales de enfermedades tropicales desatendidas. Combina modelación predictiva, validación estadística según principios OECD y cribado virtual de grandes bases de datos químicas. Los compuestos más promisorios son posteriormente corroborados experimentalmente en colaboración con otras universidades, con el objetivo de proponer nuevos candidatos a fármacos de alto impacto social.