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Perspectiva
general
sobre
el
proceso
de
desarrollo
de
fármacos…

Donde, a = 20 la métrica del clasificador aleatorio toma el valor

AUC[CROC]aleat = 0.2809

4.
CONCLUSIONES

El
proceso
tradicional
de
descubrimiento
y
desarrollo
de
nuevos
fármacos

es
muy
costoso
en
términos
de
recursos
materiales
y
de
tiempo.
Una
alternativa

viable
y
complementaria
a
este
paradigma
es
el
método
de
cribado
virtual
in
silico,

cuya
esencia
radica
en
manipular
de
forma
racional
en
términos
explicativos,
de

diseño
y
predictivos
el
gran
volumen
de
información
procedente
del
cribado
de

alto
rendimiento
y
quimiotecas
virtuales.
Una
de
las
técnicas
que
resaltan
por
su

alta
eficiencia
y
comprobada
efectividad
es
la
búsqueda
de
similitud,
que
contando

solamente
con
un
ordenador
potente,
un
conjunto
de
datos
químicos
in
silico,
una

medida
de
similitud,
un
algoritmo
de
emparejamiento
e
información
acerca
de
una

única
molécula
bioactiva
de
consulta,
o
al
menos
unos
pocos
rasgos
estructurales

de
interés,
es
capaz
de
recuperar
las
moléculas
más
parecidas
a
la
referencia,
que
a

su
vez
tienen
la
mayor
probabilidad
de
exhibir
la
bioactividad
estudiada.
El

panorama
actual
brinda
una
magnífica
oportunidad
para
el
uso
y
explotación
de

estas
técnicas
en
la
solución
de
problemas
de
la
química
medicinal
ya
que,
al
igual

que
en
el
caso
de
la
bioinformática,
los
recursos
quimioinformáticos
siguen

pasando
aceleradamente
al
dominio
público.
A
pesar
de
ello,
se
debe
seguir

velando
por
la
rigurosidad
y
calidad
de
los
modelos
y
soluciones
puesto
que
los

productos
finales
serán
usados
en
humanos,
demás
animales,
plantas
y
el
medio

ambiente
en
general.
Para
validar
y
usar
nuevas
técnicas
(nuevos
descriptores,

medidas
de
similitud,
algoritmos
de
búsqueda)
recomendamos
usar
conjuntos
de

datos
no
sesgados,
curados
y
representativos
del
contexto
bioactivo
a
investigar;

usar
representaciones
moleculares
eficientes
pero
informativas;
usar
técnicas
de

selección
de
rasgos
(automática)
cada
vez
que
sea
posible
y
usar
estos
rasgos

seleccionados
en
las
búsquedas
“no
supervisadas”
de
otros
repositorios
grandes;

emplear
validación
cruzada,
cuando
sea
apropiado,
para
obtener
un
estimado

promedio
del
desempeño
en
las
distintas
regiones
del
espacio
de
entrenamiento,
y

finalmente,
comprobar
la
calidad
de
las
predicciones
a
través
de
evaluaciones

experimentales
de
la
actividad
in
vitro
e
in
vivo.
Esperamos
que
en
los
años

venideros,
con
la
disponibilidad
de
mayores
recursos
virtuales
gratuitos,
un
mayor

grado
en
la
comprensión
del
enigma
encantador
de
la
similitud
molecular
y
los

mapas
de
similitud,
y
contando
con
algoritmos
de
búsqueda
eficientes
y

ordenadores
veloces,
seremos
capaces
de
adentrarnos
cada
vez
más
en
el
“espacio

astronómico
químico”
descubriendo
otras
“galaxias
de
compuestos
líderes”
y

aportando
soluciones
eficaces
en
términos
de
entidades
farmacológicas
noveles
en

favor
de
una
mayor
calidad
de
vida
y
longevidad
del
ser
humano.

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