Revista de bioanálisis y biomedicina

QSAR y acoplamiento molecular basado en la estructura de compuestos de angelicina: un intento de diseño de fármacos contra la gripe porcina

Abstract

Muneer Alam y Sisir Nandi

Desde 2009, la investigación y el descubrimiento de nuevos fármacos líderes contra la gripe porcina se han visto muy afectados. El diseño racional de fármacos mediante herramientas farmacoinformáticas se ha ampliado hoy en día para la selección in silico de compuestos líderes antes de la síntesis experimental, la elucidación estructural, la evaluación biológica y, finalmente, los ensayos clínicos, con el fin de que el diseño de fármacos y la investigación de descubrimiento sean rentables. Apenas existen fármacos quimioterapéuticos específicos para el tratamiento de la infección mortal por el virus de la gripe porcina. Por lo tanto, es urgente diseñar y desarrollar nuevos compuestos líderes antivirales activos contra la gripe porcina. Se ha utilizado la relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) para desarrollar modelos que correlacionan la actividad biológica de los compuestos de angelicina derivados de la literatura publicada y sus propiedades estructurales calculadas. El enfoque comenzó con la generación de una serie de descriptores que incluían índices topológicos, tridimensionales, constitucionales, de grupos funcionales y de fragmentos atómicos, respectivamente, calculados únicamente a partir de los compuestos del conjunto de datos. En este estudio, el conjunto de datos consta de 53 compuestos de angelicina junto con su concentración inhibitoria del 50% (IC50, μM) contra el virus de la influenza porcina H1N1. La técnica de análisis de regresión lineal múltiple con algoritmo genético (GA-MLR) ha sido para generar una serie de modelos QSAR. Los modelos se validaron estadísticamente incorporando enfoques de conjuntos de prueba y entrenamiento. Finalmente, se realizó un estudio de acoplamiento molecular basado en la estructura para la interpretación del modo de unión de los compuestos de angelicina hacia el objetivo H1N1. El análisis QSAR y de acoplamiento molecular de estos congéneres aún no se ha informado. Por lo tanto, este estudio tiene un impacto significativo para el diseño de los compuestos altamente activos en esta serie que son útiles para el tratamiento de la influenza porcina. El modelo de acoplamiento basado en la estructura in silico podría ser útil para el diseño y la selección de compuestos congéneres que tengan un modo de unión similar.