Contacto
Campos de conocimiento
Biofísica
Bioinformática
Farmacología
Reconocimiento Molecular y Bioestructura
Líneas de investigación
Diseño y reposicionamiento de fármacos enfocado en agentes antineoplásicos y antituberculosos mediante técnicas como Generación de Modelos de Farmacóforo, Acoplamientos Moleculares in silico, Simulaciones de Dinámica Molecular, Cálculo de afinidad (MM/PBSA, MM/GBSA) y Cribado Virtual.
Publicaciones
1. Ruiz-Moreno, A. J., Cedillo-González, R., Cordova-Bahena, L., An, Z., Medina-Franco, J. L., & Velasco-Velázquez, M. A. (2024). Consensus Pharmacophore Strategy For Identifying Novel SARS-Cov-2 Mpro Inhibitors from Large Chemical Libraries. Journal of Chemical Information and Modeling, 64(6), 1984-1995. (Impact factor 5.6).
2. Juárez-Mercado, K. E., Gómez-Hernández, M. A., Salinas-Trujano, J., Córdova-Bahena, L., Espitia, C., Pérez-Tapia, S. M., Medina-Franco, J. L., & Velasco-Velázquez, M. A. (2024). Identification of SARS-CoV-2 Main Protease Inhibitors Using Chemical Similarity Analysis Combined with Machine Learning. Pharmaceuticals, 17(2), 240. (Impact factor 4.3).
3. Córdova-Bahena, L., Sánchez-Álvarez, A. A., Ruiz-Moreno, A. J., & Velasco-Velázquez, M. A. (2021). Repositioning of etravirine as a potential CK1ε inhibitor by virtual screening. Pharmaceuticals, 15(1), 8. (Impact factor 4.3).
4.Córdova-Bahena, L., & Velasco-Velázquez, M. A. (2021). Anti-PD-1 and anti-PD-L1 antibodies as immunotherapy against cancer: A structural perspective. Revista de investigación clínica, 73(1), 8-16. (Impact factor 1.4).
5. García, S., Mercado-Sánchez, I., Bahena, L., Alcaraz, Y., García-Revilla, M. A., Robles, J., ... & Vazquez, M. A. (2020). Design of fluorescent coumarin-hydroxamic acid derivatives as inhibitors of HDACs: Synthesis, anti-proliferative evaluation and docking studies. Molecules, 25(21), 5134. (Impact factor 4.2).
