Líneas de investigación
Nuestros proyectos se centran en el desarrollo de metodología sintética basada en química organometálica y catálisis asimétrica, y aplicada a la síntesis y funcionalización de sistemas heterocícilicos, compuestos con potencial actividad biológica, productos naturales o fármacos. También desarrollamos proyectos interdisciplinares que implican química computacional y herramientas de aprendizaje automático (machine learning, ML) para la predicción de reactividad y para el diseño de moléculas con actividad biológica.
Actualmente nuestros proyectos se pueden englobar en dos áreas:
REACCIONES DE CATALIZADAS POR METALES DE TRANSICIÓN EN LA SÍNTESIS Y FUNCIONALIZACIÓN DE HETEROCICLOS
Pd(0) y Pd(II): Reacciones de Heck y activación C-H
Trabajamos en el desarrollo de metodologías basadas en catálisis mediante Pd(0) y Pd(II). Hemos mostrado que las reacciones de tipo Heck o las reacciones de arilación C-H catalizadas por Pd(0) y las reacciones de alquenilación o de acilación C-H catalizadas por Pd(II) son herramientas sintéticas versátiles para la síntesis de anillos de tamaño medio, desarrollando también procesos en cascada y variantes enantioselectivas. Algunos ejemplos:
Reacciones de activación C-H catalizadas por Co(III)
Recientemente hemos comenzado a estudiar la aplicación de metales más abundantes y menos tóxicos, como el Co(III), para las reacciones de alquilación y alquenilación C-H intramoleculares.
MODELOS COMPUTACIONALES PARA LA PREDICCIÓN DE REACTIVIDAD QUÍMICA, ACTIVIDAD BIOLÓGICA Y TOXICIDAD
Desarrollamos nuevos modelos computacionales (quimio-informáticos) QSRR (relaciones cuantitativas estrutura-reactividad) de tipo multi-target capaces de predecir la reactividad o la enantioselectividad de una reacción dada cuando se incorporan modificaciones estructurales (sustrato, catalizador, ligandos) o de las condiciones experimentales.
También desarrollamos modelos PTML de tipo QSAR (relación estructura-actividad) o QSTR (relación estructura-toxicidad) que pueden ser herramientas muy útiles para la predicción y el diseño de fármacos más eficaces y seguros (antimicrobianos, anti-cancer, neuroprotectores).
Algunos ejemplos: