Evaluación de modelos QSPR obtenidos mediante un método de selección de variables para la predicción del pasaje de la BBB.

DAMIÁN PALOMBA; MÓNICA F. DIAZ; IGNACIO PONZONI; GUSTAVO E. VAZQUEZ

Termas de Chillán

Conferencia; Primera Conferencia Internacional de Bioinformática-SOIBIO; 2010

Sociedad Iberoamericana de Bioinformática (SoIBio)

Los métodos de selección de variables aplicados a las estrategias QSPR (relación estructura-propiedad cuantitativa) son herramientas actuales extensamente empleadas en la predicción de propiedades ADMET (absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad). En el diseño de drogas es de sumo interés conocer la capacidad de una droga de atravesar la barrera hemato-encefálica (blood-brain barrier-BBB) tanto para saber si podría ser activa a nivel del sistema nervioso central (central nervous system-SNC) como si podría generar un efecto neurotóxico. En este trabajo los modelos obtenidos mediante un método de selección de descriptores1 (variables) fueron evaluados para la predicción del pasaje de la BBB. Varios de ellos presentaron descriptores vinculados a propiedades fisicoquímicas relacionadas con la BBB, como por ejemplo TPSA2 (topological polar surface area) y ALOGP (Ghose-Crippen octanol-water partition coefficient). Asimismo todos mostraron sólidas propiedades estadísticas, un poder predictivo superior a los conseguidos mediante otras metodologías presentes en la literatura1, y permitieron su interpretación a partir de diferentes puntos de vista. Uno de ellos, el criterio fisicoquímico, es el más desarrollado en la presente tarea.