Creación de un flujo de trabajo automatizado en KNIME,para el estudio de La relación estructura. Actividad de una base de datos de compuestos orgánicos con actividad antimalárica - Abreu Martínez, Elier (Universidad Central "Marta Abreu'' de Las Villas. Facultad de Química y Farmacia. Departamento de Licenciatura en Química, 2020)
Structure – Activity Relationship (SAR) analysis plays an important role in understanding structural determinants of biological activity and optimizing compounds to become leaders for preclinical evaluation. The programs designed to carry out this analysis offer low interactivity in the manipulation of the results obtained. In this study, the first automated workflow is presented, in KNIME, which allows combining two methods of SAR analysis, creation and inspection of a network similarity graph (NSG) and detection and removal of Activity Cliff. For this, the compounds from GNF were taken and cured, obtaining a database of 4682 compounds with their 𝐸𝐶50 (𝑛𝑀) reported, which were labeled as "active" (𝐸𝐶50 ≤ 1000 𝑛𝑀) and "inactive" (𝐸𝐶50 > 1000 𝑛𝑀). The SAR analysis first creates the NSG and extracts the SAR information available in each of the clusters and then identifies the subsets of compounds that induce the local SAR discontinuity in the database (Activity Cliff). Therefore, highly informative subsets of local SAR, including known antimalarial chemotypes, were identified in the database. This information should be useful in prioritizing and selecting antimalarial candidate compounds.

El análisis de la Relación Estructura – Actividad (SAR, por sus siglas en inglés) desempeña un papel fundamental en la comprensión de los determinantes estructurales de la actividad biológica y en la optimización de compuestos para convertirse en líderes para la evaluación preclínica. Los programas encaminados a realizar este análisis ofrecen una baja interactividad en la manipulación de los resultados obtenidos. En este estudio, se presenta el primer flujo de trabajo automatizado, en KNIME, que permite combinar dos métodos del análisis de la SAR, creación e inspección de un gráfico de similitud tipo red (NSG, por sus siglas en inglés) y detección y remoción de Activity Cliff. Para ello se tomaron los compuestos provenientes del GNF y se curaron obteniéndose una base de datos de 4682 compuestos con su 𝐸𝐶50 (𝑛𝑀) reportado, que fueron etiquetados como “activos” (𝐸𝐶50 ≤ 1000 𝑛𝑀) e “inactivos” (𝐸𝐶50 > 1000 𝑛𝑀). El análisis de la SAR primero crea el NSG y extrae la información de la SAR disponible en cada uno de los clústeres y luego identifica los subconjuntos de compuestos que inducen la discontinuidad SAR local en los conjuntos de datos (Activity Cliff). Por tanto, fue identificado en la base de datos subconjuntos con un elevado contenido de información de la SAR local, incluidos los quimiotipos antipalúdicos conocidos. Esta información debería ser útil para priorizar y seleccionar compuestos candidatos antipalúdicos.
Keywords: Actividad Antimalárica; Trabajo Automatizado; KNIME; Relación Estructura Actividad (SAR); Compuestos Antipalúdicos