Problemática: La Diabetes mellitus es una enfermedad metabólica crónica que constituye un factor de riesgo para pacientes infectados por la Covid-19. La Aldosa reductasa (AR) es una enzima que cataliza la formación de sorbitol en el metabolismo de la glucosa por la vía de los polioles en pacientes diabéticos y conduce a un grupo de complicaciones diabéticas: cataratas, retinopatías, neuropatías y nefropatías. Los inhibidores de esta enzima son dianas terapéuticas para la profilaxis y tratamiento de estas afecciones.
Objetivo(s): Identificar, empleando modelos computacionales, nuevos compuestos con potencial acción contra la COVID-19 en pacientes diabéticos.
Metodología: Se desarrolló un modelo QSAR de Regresión Lineal Generalizado usando el sistema de cómputo numérico MATLAB y los descriptores moleculares implementados en el DRAGON. El modelo se validó extensamente según los principios regulatorios de la OECD, mediante validación interna y externa.
Resultados y discusión: El modelo obtenido muestra un R2 de 0,948 y parámetros adecuados para el ajuste del mismo. Además, se determinó su dominio de aplicación para garantizar la fiabilidad de las predicciones. Debido a su buen poder predictivo (R2ext = 0,943), el modelo se usó para predecir la inhibición de la AR por los flavonoides reportados en la especie Jatropha gossypifolia. El metabolito más prometedor es el ácido elágico (pIC50 predicha= 12,69), que está dentro del dominio de aplicación y cumple con las propiedades tipo fármaco para administración oral.
Conclusiones: Las herramientas propuestas son útiles para la identificación rápida y económica de potenciales candidatos a fármacos contra la AR en las complicaciones diabéticas.