Enfoques computacionales e inteligencia artificial para estudiar compuestos fenólicos alimentarios - Cruz-Ávila, Mario Iván; Pérez Flores, Jesús Guadalupe; García-Curiel, Laura; Pérez-Escalante, Emmanuel; Jaimez-Ordaz, Judith; Contreras-López, Elizabeth (Boletín de Ciencias Agropecuarias del ICAP, 2025)
La caracterización funcional de los compuestos fenólicos en alimentos plantea desafíos derivados de su diversidad estructural, transformaciones metabólicas y comportamiento en matrices complejas. Este trabajo tuvo como objetivo examinar, mediante una revisión narrativa, el uso de inteligencia artificial para modelar su actividad biológica, considerando enfoques in vitro, in vivo e in silico. Se analizaron publicaciones recientes en las que se aplicaron redes neuronales artificiales, algoritmos de bosque aleatorio y técnicas de simulación molecular para predecir interacciones proteína-polifenol, propiedades bioactivas y formulaciones funcionales. La información fue sistematizada considerando la estructura química, la bioaccesibilidad, los blancos moleculares y el impacto fisiológico. Los resultados sugieren que los modelos de inteligencia artificial (IA) permiten integrar grandes volúmenes de datos multivariados y generar predicciones útiles, aunque persisten limitaciones relacionadas con la interpretación de los modelos y la validación empírica. Se concluye que la IA puede contribuir al diseño computacional de alimentos funcionales mediante una predicción más eficiente del comportamiento bioactivo de los compuestos fenólicos.