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Introducción: Uno de los desafíos más importantes en el estudio de péptidos bioactivos es identificar el más activo de una lista de posibles secuencias activas. El docking molecular es la técnica más utilizada para predecir el modo de unión predominantes de un ligando con una proteína de estructura tridimensional conocida. Sin embargo, su empleo con péptidos continúa siendo un desafío para la comunidad científica, principalmente debido a la flexibilidad de este tipo de moléculas. Muchos autores utilizan las técnicas de docking para complementar sus ensayos experimentales, porque son de libre acceso y han tenido éxito con péptidos pequeños (2-3 residuos), pero su uso con secuencias de mayor tamaño conduce a falsos positivos. La renina (EC 3.4.23.15) es una proteasa aspártica que desempeña un importante papel fisiológico en la regulación de la presión arterial. El objetivo de este trabajo fue evaluar el poder predictivo de servidores libres desarrollados específicamente para docking de péptidos para de una lista de seis péptidos (SFNLPILR; FNLPILR; SFNLPIL; QAFEDGFEWVSFK; AFEDGFEWVSFK; VNVDDPSKA) secuenciados en un hidrolizado de amaranto (grado de hidrolisis 21±4 %) con actividad inhibitoria de renina (IC50 0,6 mg/ml, inhibición competitiva).Materiales y Métodos: Se utilizó el servidor CABSdock (http://biocomp.chem.uw.edu.pl/CABSdock) para explorar los posibles sitios de interacción en la superficie de la renina y analizar los residuos que participan en la interacción. En una segunda etapa, se utilizó el servidor FlexPepDock (http://flexpepdock.furmanlab.cs.huji.ac.il/) para estimar la energía de interacción péptido-proteína (Rosetta Score) partiendo de los complejos de CABSdock donde se localizó al péptido en el sitio activo. Como controles se utilizaron el sustrato natural de renina (angiotensinógeno) y un inhibidor competitivo (IRLIIVLMPILMA, IC50 6,5 mM). Resultados: Los valores promedio del Rosetta Score (tres repeticiones independientes) para P5 (AFEDGFEWVSFK) y P1 (SFNLPILR) no presentaron diferencias significativas con el control positivo IRLIIVLMPILMA (Test de Tukey, p=0,05). Ambos péptidos fueron sintetizados para evaluar su actividad inhibitoria in vitro. Además, para validar el valor predictivo de estos protocolos, también se sintetizaron P2, P4 y P6 (VNDDPSKA). Los péptidos P2, P3 y P5 inhibieron la enzima. P2 fue el inhibidor más potente, (IC50 0,78 mM, inhibición competitiva). Estos resultados no están completamente de acuerdo con los valores de score obtenido a partir de los análisis con FlexPepDock, que predijeron una afinidad más alta para P1, seguido de P5 y P2. Conclusiones: El protocolo utilizado en este trabajo emplea nuevos servidores específicamente desarrollados para docking de péptidos con ventajas adicionales: implementación rápida y amigable con científicos experimentales. Sin embargo, la correlación entre las puntuaciones de docking y los ensayos in vitro no fue alcanzada. Una posible mejora será incorporar la accesibilidad al sitio activo, así como también el efecto del confórmero de renina empleado. Otra posibilidad a evaluar es incorporar a los análisis el uso de restricciones de las interacciones péptido-enzima de manera de restringir la interacción solo al sitio catalítico. El docking con péptidos continúa siendo un desafío para la comunidad científica.