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DESCUBRIMIENTO
DE
NUEVOS
ANTIMALÁRICOS
…

mediante
la
fusión
de
diferentes
funciones
matemáticas
(media,
mediana,
valor

mínimo
y
máximo
y
producto
de
los
?P).
En
la
Tabla
1
se
observa
que
la

combinación
de
los
modelos
2-­-35-­-37
superó
el
resultado
del
mejor
modelo

individual
en
cuanto
a
la
exactitud
en
la
clasificación
con
un
92,
06%
y
disminuyó

los
compuestos
inactivos
clasificados
como
activos
(FAR).

Tabla
1.-­-
Comparación
del
modelo
individual
vs
SMC.
Q

FAR

SP

Modelo
37
(mejor
modelo
91,36
4,59

individual)

SMC
voto
no
ponderado
(3
modelos)
92,06
3,83

Por
lo
tanto,
este
ensamble
es
el
que
brinda
mayor
información
y
será

utilizado
para
la
predicción
de
actividad
antimalárica
en
lugar
de
utilizar
todos
los

modelos
originales
o
el
mejor
modelo
individual
que
fue
el
37.

Las
ecuaciones
que
corresponden
a
los
modelos
seleccionados
en
el
SMC,

así
como
la
clasificación
expresada
en
probabilidades,
se
pueden
ver
en
el
Material

suplementario
4
y
5.

Los
154
compuestos
retenidos
del
estudio
de
similitud
molecular
fueron

cribados
por
los
modelos
2-­-35-­-37,
siendo
clasificados
como
activos
38
compuestos

(Material
suplementario
6).

El
protocolo
del
cribado
virtual
utilizado,
permitió
reducir
la
cantidad
de

compuestos
gradualmente
después
de
cada
filtro
de
forma
rápida
y
precisa
para

ser
evaluados
experimentalmente.
Spectrum
collection
está
aprobada
por
la
FDA
y

es
de
uso
clínico
por
lo
que
la
aplicación
en
humanos
ya
ha
sido
evaluada,

existiendo
en
la
mayoría
de
los
casos
datos
de
la
farmacocinética
y
toxicidad
(11);

además
pueden

ser
adquiridos
por
la
compra
directa
a
sus
propietarios,

evitándose
la
síntesis
o
aislamiento.

Otro
aspecto
crucial
es
que
la
base
de
datos
cubre
un
espectro
amplio
de

actividades
y
estructuras,
siendo
favorable
para
nuestro
propósito
de
encontrar

nuevos
núcleos
bases
y
si
es
posible
nuevos
mecanismos
de
acción,
dado
que
los

modelos
QSAR
no
fueron
entrenados
con
series
congenéricas,
ni
estructurales,
ni

de
mecanismo
de
acción.

El
esquema
de
trabajo
utilizado
permite
la
retroalimentación
de
los

resultados
obtenidos
ya
que
demostrando
ser
factible,
se
puede
aumentar
la
base

de
datos
con
compuestos
corroborados
experimentalmente
por
nuestro
equipo
de

trabajo,
así
como
modificar
los
criterios
de
inclusión
según
nuestros
intereses.

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