USO DE LA BIOINFORMÁTICA PARA SELECCIONAR MOLÉCULAS CANDIDATAS A FARMACOS
DOI:
https://doi.org/10.56238/levv16n53-039Palabras clave:
Cáncer, Desarrollo de Nuevos Fármacos, BioinformáticaResumen
El desarrollo de nuevos fármacos puede presentar diversos desafíos, siendo un obstáculo importante la capacidad de combinar una molécula que sea a la vez un potente inhibidor farmacológico y factible para la síntesis. Es necesario realizar estudios computacionales previos para identificar moléculas con buenos parámetros farmacocinéticos, alta actividad biológica y alta probabilidad de ser sintetizadas. Entre las diversas herramientas computacionales utilizadas en el estudio de nuevos fármacos se encuentran las que permiten predecir los parámetros farmacocinéticos. Tras identificar y validar una diana farmacológica, como las enzimas quinasas en el cáncer, se pueden diseñar moléculas prometedoras para dicha diana. Si se trata de un cáncer cerebral, los estudios de moléculas prometedoras con capacidad para atravesar la barrera hematoencefálica pueden ser significativamente beneficiosos. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es realizar estudios computacionales para seleccionar moléculas prometedoras para el tratamiento del cáncer cerebral. Se seleccionaron noventa y ocho moléculas para este estudio. El criterio de selección fue, en primer lugar, evaluar la viabilidad de sintetizar estas moléculas. A continuación, se realizaron estudios computacionales para evaluar los parámetros farmacocinéticos, la inhibición de quinasas y el cruce de la barrera hematoencefálica. Los resultados de este estudio permitieron seleccionar las cinco moléculas más prometedoras. Estas moléculas pueden sintetizarse y probarse in vitro. Por lo tanto, se puede concluir que este estudio permitió reducir un gran número de moléculas propuestas a un pequeño número de las consideradas más prometedoras, reduciendo así el tiempo y el coste necesarios para desarrollar moléculas prometedoras para el tratamiento de este tipo de cáncer.
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