DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS ANTIMALÁRICOS …
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mediante la fusión de diferentes funciones matemáticas (media, mediana, valor
mínimo y máximo y producto de los ΔP). En la Tabla 1 se observa que la
combinación de los modelos 2-‐35-‐37 superó el resultado del mejor modelo
individual en cuanto a la exactitud en la clasificación con un 92, 06% y disminuyó
los compuestos inactivos clasificados como activos (FAR).
Tabla 1
.-‐ Comparación del modelo individual vs SMC.
SP
Q
FAR
Modelo 37 (mejor modelo
individual)
91,36
4,59
SMC voto no ponderado (3 modelos)
92,06
3,83
Por lo tanto, este ensamble es el que brinda mayor información y será
utilizado para la predicción de actividad antimalárica en lugar de utilizar todos los
modelos originales o el mejor modelo individual que fue el 37.
Las ecuaciones que corresponden a los modelos seleccionados en el SMC,
así como la clasificación expresada en probabilidades, se pueden ver en el Material
suplementario 4 y 5.
Los 154 compuestos retenidos del estudio de similitud molecular fueron
cribados por los modelos 2-‐35-‐37, siendo clasificados como activos 38 compuestos
(Material suplementario 6).
El protocolo del cribado virtual utilizado, permitió reducir la cantidad de
compuestos gradualmente después de cada filtro de forma rápida y precisa para
ser evaluados experimentalmente. Spectrum collection está aprobada por la FDA y
es de uso clínico por lo que la aplicación en humanos ya ha sido evaluada,
existiendo en la mayoría de los casos datos de la farmacocinética y toxicidad (11);
además pueden ser adquiridos por la compra directa a sus propietarios,
evitándose la síntesis o aislamiento.
Otro aspecto crucial es que la base de datos cubre un espectro amplio de
actividades y estructuras, siendo favorable para nuestro propósito de encontrar
nuevos núcleos bases y si es posible nuevos mecanismos de acción, dado que los
modelos QSAR no fueron entrenados con series congenéricas, ni estructurales, ni
de mecanismo de acción.
El esquema de trabajo utilizado permite la retroalimentación de los
resultados obtenidos ya que demostrando ser factible, se puede aumentar la base
de datos con compuestos corroborados experimentalmente por nuestro equipo de
trabajo, así como modificar los criterios de inclusión según nuestros intereses.
