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Óscar
Miguel
Rivera
Borroto
&
col.

2.1.
Cribado
virtual

El
cribado
virtual
(VS,
del
inglés
Virtual
Screening)
in
silico
consiste
en
el

análisis
computacional
de
bases
de
datos
de
compuestos,
dirigido
a
identificar
y

seleccionar
un
número
limitado
de
candidatos
que
posean
la
actividad
biológica

deseada
sobre
un
blanco
terapéutico
específico
(19).
Este
paradigma
“más

racional”
puede
verse
como
una
alternativa
al
cribado
de
alto
rendimiento
(HTS,

del
inglés
High
Throughput
Screening)
con
las
ventajas
de
que
pueden
ser

evaluadas
in
silico
cantidades
arbitrarias
de
moléculas
reales
o
virtuales
y
se

pueden
ahorrar
como
promedio
140
millones
de
USD
y
0.9
años
por
cada
fármaco

(20).
En
esencia,
los
enfoques
HTS
y
VS
poseen
una
naturaleza
complementaria

entre
sí,
por
cuanto
se
han
introducido
varios
y
diversos
conceptos
y
métodos

computacionales
para
analizar
datos
de
cribado
experimental,
extraer

conocimiento
de
los
experimentos
HTS
y
derivar
modelos
predictivos
de
actividad

(21).

En
la
práctica,
el
cribado
virtual
requiere
del
conocimiento
de
la
estructura

del
blanco
terapéutico,
usualmente
obtenido
por
métodos
cristalográficos,
o
de
la

actividad,
medida
experimentalmente,
en
un
conjunto
de
compuestos.
Si
la

estructura
de
la
diana
farmacológica
es
conocida,
el
enfoque
más
común
para
el

cribado
virtual
son
los
estudios
de
acoplamiento
o
“docking”,
los
que
consisten
en

la
derivación
de
una
puntuación
o
“score”
de
la
actividad
a
partir
del

posicionamiento
óptimo
del
ligando
en
el
sitio
activo
del
blanco
(6).
Este
enfoque

de
cribado
virtual
suele
brindar
los
resultados
más
confiables
y
al
mismo
tiempo

resulta
atractivo
por
el
gran
número
(alrededor
de
500)
de
dianas
farmacológicas

disponibles
(ver
Figura
3).

Figura
3.-­-
Dianas
farmacológicas
distribuidas
en
siete
clases
bioquímicas
principales,
donde
las

enzimas
y
receptores
representan
la
parte
mayoritaria.

Si
se
desconoce
la
estructura
del
blanco,
los
métodos
de
cribado
virtual

pueden
derivarse
de
un
grupo
de
compuestos
con
actividad
conocida
obtenidos
de

ensayos
experimentales
previos.
Estos
métodos
se
conocen
como
enfoques
de

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