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Óscar
Miguel
Rivera
Borroto
&
col.

aleatoria,
además
que
evitan
el
malgasto
de
recursos
computacionales
y
de
tiempo

(28).

Un
enfoque
más
exacto
de
los
métodos
de
cribado
virtual
consiste
en
la

construcción
de
un
modelo
que
correlacione
la
estructura
de
las
moléculas
con
sus

respectivas
actividades
biológicas
a
partir
de
un
grupo
de
moléculas
previamente

evaluadas.
Este
problema
se
conoce
como
la
modelización
de
la
relación

estructura-­-actividad
(REA)
más
comúnmente
conocido
por
sus
siglas
en
inglés

QSAR,
acrónimo
de
Quantitative
Structure-­-Activity
Relationship,
e
involucra

métodos
de
los
campos
de
la
Estadística
y
el
Aprendizaje
Automático
(29,
30).
La

utilidad
práctica
de
este
enfoque
se
ha
constatado,
por
ejemplo,
en
estudios
de

identificación
de
nuevas
entidades
anti
protozoarias
(Trichomona
vaginalis)

mediante
la
técnica
estadística
Análisis
Discriminante
Lineal
usando
descriptores

moleculares
definidos
por
el
Prof.
Dr.
Yovani
Marrero
Ponce
(31-­-33).
Este
enfoque

también
se
ha
aplicado
en
el
descubrimiento
de
fármacos
frente
a
la
enfermedad
de

Chagas
(34).
Algunos
de
los
algoritmos
más
populares
en
el
área
de
la
minería
de

datos
pueden
estudiarse
en
(35).

3.
GENERALIDADES
DE
LA
SIMILITUD
MOLECULAR

El
concepto
de
similitud
ha
ganado
un
espacio
cada
vez
más
importante
en

la
quimioinformática
debido
fundamentalmente
al
principio
de
similitud,
el
cual

plantea
que
moléculas
con
estructuras
similares
tienden
a
exhibir
propiedades

similares
(36).
Este
principio
parece
ser
una
adaptación
de
un
proceso
que,
según

algunos
autores,
es
el
reflejo
directo
del
núcleo
del
sistema
cognitivo
humano,
el

razonamiento
por
analogía
(37),
y
ha
sido
apoyado
por
un
buen
número
de

resultados
experimentales
[ver
por
ejemplo
referencia
(38)].
Sin
embargo,
otros

hallazgos
han
sugerido
que
eventualmente
moléculas
estructuralmente
similares

exhiben
comportamientos
disimilares,
así
como
moléculas
estructuralmente

disimilares
exhiben
comportamientos
similares
(39).
Para
sistematizar
este
cuerpo

de
evidencias
algunos
autores
han
propuesto,
en
el
contexto
del
diseño
de

fármacos,
un
cuadro
(matriz
de
confusión)
de
cuatro
hipótesis
bayesianas
,
i.e.,
i-­-)

moléculas
estructuralmente
similares
es
muy
plausible
que
tengan
actividades

similares,
ii-­-)
moléculas
estructuralmente
similares
es
plausible
que
tengan

actividades
disimilares,
iii-­-)
moléculas
estructuralmente
disimilares
es
plausible
que

tengan
actividades
similares,
iv-­-)
moléculas
estructuralmente
disimilares
es
muy

plausible
que
tengan
actividades
disimilares
(40).
Las
hipótesis
i-­-)
y
iv-­-)
conforman

la
lógica
de
base
para
técnicas
como
la
búsqueda
de
similitud
y
los
algoritmos
de

agrupamiento
para
la
selección
de
compuestos
intra
clúster
(41,
42).
La
hipótesis

ii-­-)
conforma
la
lógica
de
base
de
un
grupo
de
técnicas
novedosas
para
el
análisis
y

visualización
de
los
acantilados
de
actividad
y
una
de
sus
aplicaciones
potenciales

es
la
identificación
de
pequeños
cambios
moleculares
responsables
de
un
cambio

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