Identificación in silico de flavonoides con actividad contra la enzima quinasa PLK1 para el tratamiento de enfermedades oncológicas

Abstract

En este estudio se desarrollan modelos quimiométricos cualitativos y cuantitativos para predecir la actividad inhibidora de la enzima PLK1 como alternativas terapéuticas para el tratamiento del cáncer. Los datos fueron obtenidos del ChEMBL a partir de su código SMILE y optimizados para lograr una conformación tridimensional estable. Los descriptores moleculares del DRAGON se usaron para caracterizar las moléculas estudiadas. Primeramente, se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple cuyo desempeño no es bueno debido a agrupaciones de compuestos con igual valor de la variable experimental (pIC50). Después se discretizó la variable respuesta con una regresión por partes y se estableció el punto de corte para conformar dos clases de compuestos: activos e inactivos. Usando la variable discreta se obtuvo un modelo de análisis discriminante lineal con buenos parámetros de clasificación global, el cual se utilizó para el cribado virtual de compuestos. Finalmente se identificaron siete flavonoides como candidatos a fármacos antitumorales. Palabras Claves: Polo Like Quinasa 1 (PLK1), Relación Cuantitativa Estructura Actividad (QSAR), Flavonoides, Análisis Discriminante Lineal, Regresión por partes, Regresión Lineal Múltiple