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YANETSY
MACHADO
TUGORES
&
col

2.1.1.
Filtros
Drug-­-likeness

En
el
desarrollo
racional
de
fármacos,
los
filtros
de
cribado
virtuales
han

sido
aplicados
en
todas
las
etapas
del
proceso.
En
las
etapas
iniciales,
se
utilizan

filtros
generales,
inespecíficos
de
la
diana
farmacológica,
para
eliminar
aquellas

estructuras
que
posean
propiedades
de
no-­-fármaco
(drug-­-likeness)
o
ser
ligandos

de
dianas
problemáticas
(anti-­-targets).
Es
decir,
consideran
si
la
molécula
está

dentro
de
los
estándares
de
relevancia
biológica
en
cuanto
a
los
grupos
funcionales

que
presenta
y
sus
propiedades
fisicoquímicas.
El
método
más
rápido
para
evaluar

las
propiedades
drug-­-likeness
de
un
compuesto
es
la
aplicación
de
"reglas"
cuyos

valores
asociados
se
obtienen
rápidamente
a
partir
de
la
estructura
utilizando

programas
computacionales
(12).

El
filtro
ADME
(Absorción,
Distribución,
Metabolismo
y
Excreción)
más

clásico
es
el
de
Lipinski,
basado
en
4
propiedades
fisicoquímicas
del
compuesto;

pero
en
la
actualidad
se
ha
encontrado
que
sus
márgenes
son
demasiado
estrictos

(13-­-14).
Teniendo
en
cuenta
que
existían
diversos
criterios
en
cuanto
a
este
tipo

de
reglas,
se
aplicaron
los
valores
de
límites
superiores
de
varios
filtros,

incluyendo
condiciones
no
incluidas
en
la
regla
de
Lipinski.

Los
descriptores
por
los
cuales
realizamos
el
filtrado
de
esta
base
de
datos

fueron
calculados
con
el
programa
CDK
Descriptor
GUI
(v0.94)
(15)
y
los
datos
se

almacenaron
y
procesaron
utilizando
el
programa
de
Microsoft
Excel
2003.

En
nuestro
caso,
un
compuesto
no
fue
tomado
en
consideración
si:

MW>700g/mol;
LogP>7;
nHBDon>5;
nHBAc>10;
nRotB>10;
PSA>140
Å2
(ver

Abreviaturas).

2.1.2.
Búsqueda
de
similitud

La
búsqueda
de
similitud
identifica
las
moléculas
de
la
base
de
datos
que

son
más
similares
a
los
compuestos
antimaláricos
tomados
de
referencia,

utilizando
alguna
definición
cuantitativa
de
la
similitud
estructural
intermolecular.

Estos
métodos
entraron
en
amplio
uso
desde
la
década
de
1980
y
han
demostrado

ser
extremadamente
útil
en
el
campo
farmacéutico
(16-­-18)
ya
que
son
de
bajo

costo
computacional,
permitiendo
que
la
búsqueda
de
grandes
bases
de
datos

pueda
realizarse
rápidamente
(19).

Los
factores
principales
que
participan
en
una
búsqueda
de
similitud
son

los
descriptores
utilizados
y
la
métrica
empleada
para
establecer
la
comparación

entre
pares
de
moléculas
(coeficientes
de
similitud),
permitiendo
obtener
una
lista

ordenada
en
la
que,
las
estructuras

más
similares
a
las
estructuras
de
referencia,

tienen
mayor
probabilidad
de
ser
de
interés
para
el
usuario
(20).

Se
utilizaron
los
descriptores
bidimensionales,
basados
en
cadenas
de
bits

de
dimensión
constante,
en
las
que
se
indica
la
ausencia
(0)
o
presencia
(1)
de
una

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