Óscar Miguel Rivera Borroto & col.
536
2.1. Cribado virtual
El cribado virtual (VS, del inglés Virtual Screening)
in silico
consiste en el
análisis computacional de bases de datos de compuestos, dirigido a identificar y
seleccionar un número limitado de candidatos que posean la actividad biológica
deseada sobre un blanco terapéutico específico (19). Este paradigma “más
racional” puede verse como una alternativa al cribado de alto rendimiento (HTS,
del inglés High Throughput Screening) con las ventajas de que pueden ser
evaluadas
in silico
cantidades arbitrarias de moléculas reales o virtuales y se
pueden ahorrar como promedio 140 millones de USD y 0.9 años por cada fármaco
(20). En esencia, los enfoques HTS y VS poseen una naturaleza complementaria
entre sí, por cuanto se han introducido varios y diversos conceptos y métodos
computacionales para analizar datos de cribado experimental,
extraer
conocimiento de los experimentos HTS y derivar modelos predictivos de actividad
(21). En la práctica, el cribado virtual requiere del conocimiento de la estructura
del blanco terapéutico, usualmente obtenido por métodos cristalográficos, o de la
actividad, medida experimentalmente, en un conjunto de compuestos. Si la
estructura de la diana farmacológica es conocida, el enfoque más común para el
cribado virtual son los estudios de acoplamiento o “docking”, los que consisten en
la derivación de una puntuación o “score” de la actividad a partir del
posicionamiento óptimo del ligando en el sitio activo del blanco (6). Este enfoque
de cribado virtual suele brindar los resultados más confiables y al mismo tiempo
resulta atractivo por el gran número (alrededor de 500) de dianas farmacológicas
disponibles (ver Figura 3).
Figura 3.-‐
Dianas farmacológicas distribuidas en siete clases bioquímicas principales, donde las
enzimas y receptores representan la parte mayoritaria.
Si se desconoce la estructura del blanco, los métodos de cribado virtual
pueden derivarse de un grupo de compuestos con actividad conocida obtenidos de
ensayos experimentales previos. Estos métodos se conocen como enfoques de
