Método acoplado Autodock?PM6 para seleccionar la mejor pose en estudios de acoplamiento molecular
El Acoplamiento Molecular (Docking) es una técnica de Mecánica Molecular ampliamente utilizada para predecir energías y modos de enlace entre ligandos y proteínas, lo que proporciona información de gran utilidad para el estudio de nuevos compuestos con efectos terapéuticos. No obstante, los resultados obtenidos mediante esta técnica tienden a la subjetividad, debido a que los programas utilizados para llevarla a cabo proporcionan más de un criterio de selección de la mejor pose. En la presente investigación, se aplicó el método semiempírico PM6 a los resultados del acoplamiento, obteniendo con ello mejorarías en el proceso de selección de la mejor pose al observarse finalmente poses con alta probabilidad de unión al sitio activo de su receptor y con energías de unión menores a las reportadas por los criterios de selección ofrecidos por el programa de Docking.IntroducciónAnteriormente, la búsqueda de nuevos compuestos con efectos terapéuticos implicaba la síntesis a través de varias rutas de los supuestos compuestos con la propiedad buscada o el cribado de productos naturales, esfuerzos que pueden ser categorizados como exploraciones aleatorias o al azar, en lugar de orientaciones racionales. En los últimos años se han dado a conocer una serie de grandes avances en los cálculos teóricos que han favorecido el uso y la popularidad de los estudios in silico (computacionales) para el análisis de moléculas de interés biológico; ello se ha convertido en parte integral de la investigación industrial y académica dirigida al diseño y descubrimiento de fármacos (1).Las herramientas computacionales han evolucionando de tal forma que se han transformando en tecnologías cada vez más importantes para la búsqueda de moléculas candidatas a fármacos, mediante la selección de moléculas denominadas ?cabezas de serie? o leads a partir de bases de datos. Entre estas herramientas se encuentra el modelado molecular, técnica que permite obtener moléculas ?reales o virtuales? que poseen gran probabilidad de exhibir una acción específica y que hace posible, incluso, predecir su biodisponibilidad y toxicidad (1, 2).
Fuente:
Revista Virtual Pro
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