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La extracción de relaciones entre entidades es una tarea muy importante dentro del procesamiento de textos biomédicos. Se han desarrollado muchos algoritmos para este propósito aunque sólo unos pocos han estudiado el tema de las interacciones entre fármacos. En este trabajo se ha estudiado el efecto de la negación para esta tarea. En primer lugar, se describe cómo se ha extendido el corpus DrugDDI con anotaciones sobre negaciones y, en segundo lugar, se muestran una serie de experimentos en los que se muestra que tener en cuenta el efecto de la negación puede mejorar la detección de interacciones entre fármacos cuando se combina con otros métodos de extracción de relaciones. Extracting biomedical relations from text is an important task in BioMedical NLP. There are several systems developed for this purpose but the ones on Drug-Drug interactions are still a few. In this paper we want to show the effectiveness of negation features for this task. We firstly describe how we extended the DrugDDI corpus by annotating it with the scope of negation, and secondly we report a set of experiments in which we show that negation features provide benefits for the detection of drug-drug interactions in combination with some simple relation extraction methods.