Introducción. El descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos enfrentan retos significativos debido a los altos costos, largos periodos de desarrollo y bajas tasas de éxito. La farmacología computacional, aprovechando modelos in silico, emerge como una solución prometedora, acelerando y economizando este proceso mediante la predicción de interacciones fármaco-blanco y optimización de propiedades farmacocinéticas y farmacodinámicas. Objetivo. Explorar el papel fundamental que juegan los modelos in silico en la revolución del descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos. Metodología. La investigación siguió un proceso metodológico basada en enfoque cualitativo, en el método científico analítico-sintético, mediante técnicas de observación y según su fuente de datos de tipo documental lo cual posibilitó observar el papel que juega los modelos in silico en relación con los fármacos. Resultados. Este artículo revisa el estado actual de la farmacología computacional, destacando las técnicas y herramientas de modelado in silico en la identificación de compuestos con potencial farmacológico. Se examinan casos de estudio donde la aplicación de modelos in silico ha resultado en el descubrimiento exitoso de nuevos fármacos, enfatizando su eficacia en el proceso de descubrimiento de fármacos. Se discuten los desafíos actuales y limitaciones de la farmacología computacional, junto con estrategias propuestas para superar estos obstáculos. Además, se proyectan las futuras direcciones y avances tecnológicos, considerando el papel disruptivo de la inteligencia artificial y la computación cuántica en la transformación del paradigma de descubrimiento de fármacos. Conclusión. Esta revisión subraya la importancia de continuar desarrollando y aplicando modelos in silico para facilitar el descubrimiento de nuevos fármacos, prometiendo una era de innovación farmacológica más rápida y personalizada. Área de estudio general: Biología. Área de estudio específica: Biotecnología y Farmacología.
