(Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, 2022) Fernández López, Yoelsy
El presente trabajo tiene como objetivo obtener herramientas efectivas in silico que permitan el descubrimiento de candidatos a fármacos antagonistas del
receptor RT1 de la angiotensina II como alternativas terapéuticas para la hipertensión arterial. En este sentido se desarrolló un modelo matemático de
regresión lineal múltiple por mínimos cuadrados comunes y algoritmo genético para la selección de variables, implementado en el software QSARINS, con un
R2 de 0,63 y parámetros adecuados para el ajuste del mismo. El modelo fue extensamente validado según las normas de la OECD, de modo que fue probada su robustez, estabilidad, baja correlación de los descriptores y buen poder predictivo. Además, se demostró que el ajuste no es producto de una correlación casual. Finalmente, se redujo el espacio químico experimental a 128 compuestos de la base de datos DrugBank de los cuales diez mostraron altos valores de pIC50 predicha, están dentro del dominio de aplicación del modelo y cumplen con la regla de Lipinski para absorción oral, por lo que son recomendados para su evaluación experimental.
Palabras clave: Antagonistas del receptor RT1 de la angiotensina II, cribado virtual, DrugBank, hipertensión arterial, software QSARINS
