Modelación molecular de la inhibición de termolisina e identificación de flavonoides como candidatos a fármacos - Guevara Estévez, Keindir Alejandro (Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, 2022)
En este trabajo se desarrollaron modelos matemáticos de regresión lineal múltiple que correlacionan la estructura química de los compuestos con la actividad inhibidora de termolisina como modelo de vasopeptidasas humanas para el tratamiento de la hipertensión arterial. De esta manera, se propusieron modelos utilizando los descriptores moleculares implementados en el software DIVATI y MD_Lovis para el análisis multivariado de la inhibición de termolisina. Los resultados obtenidos son inferiores a los del DRAGON pero al combinar los descriptores de los tres modelos se obtiene uno general con mejor ajuste (R2=0,7397), robustez (R2-Q2LOO= 0,0297), estabilidad (Q2LOO= 0.7100 y Q2LMO= 0.7022) y poder predictivo (R2SP=0,7496). Se determinó el dominio de aplicación de modo que solo las predicciones que se encuentran en el espacio químico experimental de la base de datos son confiables. Finalmente, fueron cribados 27 flavonoides de diversas fuentes nutricionales donde el candidato más prometedor es la delfidina. Las herramientas propuestas pueden considerarse herramientas útiles para la identificación de nuevos candidatos a fármacos antihipertensivos. Palabras clave: DIVATI, flavonoides, MD_Lovis, regresión lineal múltiple, termolisina.
Molecular modeling of thermolysin inhibition and identification of flavonoids as drug candidates
Keywords: Salud; Tratamiento médico; Enzima; Diseño; Farmacología; Industria farmacéutica