Revista de Ciencias Teóricas y Computacionales
Acceso abierto

abstracto

Análisis 3D QSAR en derivados de isatina como inhibidores de carboxil esterasa utilizando el análisis de campo molecular vecino más próximo K

Sanmati KJ, Achal M

Se realizó una relación de actividad de estructura cuantitativa tridimensional (3D QSAR) utilizando el método de análisis de campo molecular vecino más próximo k (kNN MFA) en una serie de derivados de la isatina como inhibidores de la carboxilesterasa (CE). Este estudio se realizó con 49 compuestos (conjunto de datos) utilizando el algoritmo de exclusión de esfera (SE) para la división del conjunto de datos en conjunto de entrenamiento y de prueba. El algoritmo SE permite construir conjuntos de entrenamiento que cubren todas las áreas de espacio de descriptor ocupadas por puntos representativos. Entre los niveles de disimilitud de 3,0 a 5,5, que comprende un tamaño de conjunto de prueba de 4 a 10, se utilizó la metodología kNN-MFA con paso a paso (SW), recocido simulado (SA) y algoritmo genético (GA) para construir los modelos QSAR. Se generaron cuatro modelos predictivos con SW-kNN MFA (pred_r2=0.7552 a 0.9376), tres modelos predictivos con SA-kNN MFA (pred_r2=0.7019 a 0.9367) y dos modelos predictivos con GA-kNN MFA (pred_r2=0.8226 a 0,8497). El modelo más significativo generado por kNNMFA paso a paso mostró una predictibilidad interna del 82,11 % (q2=0,8211) y una predictibilidad externa del 93,76 % (q2=0,9376). En este modelo, las interacciones hidrofóbicas y estéricas dominan la actividad inhibidora de CE. El descriptor de campo hidrofóbico (H_977) con rango positivo indica que el potencial hidrofóbico positivo es favorable para aumentar la actividad y, por lo tanto, se prefiere un grupo sustituyente más hidrofóbico en esa región. El descriptor de campo estérico (S_619) con rango negativo indica que el potencial estérico negativo es favorable para aumentar la actividad y, por lo tanto, se prefiere un grupo sustituyente menos voluminoso en esa región. Los gráficos de contorno de kNN-MFA proporcionaron una mayor comprensión de la relación entre las características estructurales de los derivados de isatina sustituidos y sus actividades, que deberían ser aplicables para diseñar nuevos inhibidores potenciales de CE.