VII Simposio Internacional de Ciencias Farmacéuticas 2019 "VII SICF" -VII Simposio "Diseño, Obtención y Desarrollo de Fármacos"

VII Simposio Internacional de Ciencias Farmacéuticas 2019

VII SICF

IDENTIFICACIÓN COMPUTACIONAL Y CORROBORACIÓN EXPERIMENTAL DE NUEVOS COMPUESTOS CON ACTIVIDAD ANALGÉSICA

Resumen [ES]

En la actualidad el dolor está estrechamente vinculado a patologías de alta incidencia a nivel mundial. Los métodos “in silico” engloban todas las técnicas asistidas por ordenadores usadas en el diseño/descubrimiento de compuestos con propiedades deseadas, evitando los altos costos para las actuales tareas de síntesis y bioensayos. En este sentido, el objetivo fundamental del presente trabajo es la identificación de nuevos candidatos analgésicos a través del cribado virtual “in silico” empleando árboles de clasificación. Materiales y Métodos: se recolecta una base de datos de la literatura a los que se le ha reportado experimentalmente actividad analgésica. A través del software DRAGON se calcularon una serie de descriptores moleculares y posteriormente se realizó un Análisis de Conglomerados Jerárquicos (CAs) en el software STATISTICA, permitiendo la separación de la base de datos inicial en serie de entrenamiento y serie de predicción. Luego se procedió a la obtención y validación del modelo utilizado (Tree J48) a través del software WEKA. Finalmente se cribaron ocho compuestos aislados de Boldoa purpurascens y 12 productos de la hidrólisis de estos, para un total de 20 compuestos. De ellos tres compuestos fueron evaluados experimentalmente “in vivo” con excelentes resultados como fármacos analgésicos.  Conclusión: el empleo de estas herramientas computacionales genera un gran ahorro de recursos con respecto a los métodos tradicionales de análisis y además permite realizar una identificación rápida de compuestos con una alta probabilidad de que sean potenciales analgésicos.

Resumen [EN]

En la actualidad el dolor está estrechamente vinculado a patologías de alta incidencia a nivel mundial. Los métodos “in silico” engloban todas las técnicas asistidas por ordenadores usadas en el diseño/descubrimiento de compuestos con propiedades deseadas, evitando los altos costos para las actuales tareas de síntesis y bioensayos. En este sentido, el objetivo fundamental del presente trabajo es la identificación de nuevos candidatos analgésicos a través del cribado virtual “in silico” empleando árboles de clasificación. Materiales y Métodos: se recolecta una base de datos de la literatura a los que se le ha reportado experimentalmente actividad analgésica. A través del software DRAGON se calcularon una serie de descriptores moleculares y posteriormente se realizó un Análisis de Conglomerados Jerárquicos (CAs) en el software STATISTICA, permitiendo la separación de la base de datos inicial en serie de entrenamiento y serie de predicción. Luego se procedió a la obtención y validación del modelo utilizado (Tree J48) a través del software WEKA. Finalmente se cribaron ocho compuestos aislados de Boldoa purpurascens y 12 productos de la hidrólisis de estos, para un total de 20 compuestos. De ellos tres compuestos fueron evaluados experimentalmente “in vivo” con excelentes resultados como fármacos analgésicos.  Conclusión: el empleo de estas herramientas computacionales genera un gran ahorro de recursos con respecto a los métodos tradicionales de análisis y además permite realizar una identificación rápida de compuestos con una alta probabilidad de que sean potenciales analgésicos.

Sobre el ponente

Arelys López Sacerio

Arelys López Sacerio

Flag of Cuba
Información Práctica
Póster digital
No definido
5 minutos
No definido
Autores
Juan Alberto Castillo Garit
Yudith Cañizares Carmenate
Naylén González González
Yannarys Hernandez
Dulce María González Mosquera
Palabras clave