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“DISEÑO MOLECULAR DE NUEVOS FÁRMACOS AYUDADO POR COMPUTADORA”

Escrito por farmacologiaparatodos.com

“DISEÑO MOLECULAR DENUEVOS FÁRMACOS AYUDADO POR COMPUTADORA”

Mecánica Molecular

En mecánica molecular, las ecuaciones son usadas para seguir las leyes de física clásica yaplicarlas al núcleo molecular considerando a los electrones fuera. En esencia, la molécula estratada como una serie de esferas (los átomos) conectados por los enlaces. Las ecuacionesderivadas de la mecánica clásica son usadas para calcular las diferentes interacciones yenergías (campo de fuerzas), resultando en alargamientos de enlaces, ángulos curvos,energías de torsión e interacciones sin enlaces. Estos cálculos requieren datos o parámetrosque son almacenados en tablas dentro de programas y que describen interacciones entrediferentes arreglos de átomos. Las energías calculadas por la mecánica molecular norepresenta una cantidad absoluta porque es utilizada cuando se compara diferentesconformaciones de la misma molécula. La mecánica molecular en computadoras es rápida ymenos extensa que la mecánica cuántica.

Mecánica Cuántica

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La mecánica cuántica usa la física cuántica para calcular las propiedades de una molécula porlas interacciones consideradas entre los electrones y núcleos de las moléculas. Para hacer loscálculos posibles, se deben hacer varias aproximaciones.

Primero, el núcleo es observado inmóvil. Es razonable después del movimiento de loselectrones, es más fácil comparar. Después se considera los electrones moviéndose alrededordel núcleo fijo, es posible describir la energía electrónica separada de la energía nuclear.Segundo, se asume que los electrones se mueven independientemente de otro y así lainfluencia de otros electrones y núcleos se toma como un promedio.

Los métodos de mecánica cuántica pueden ser subdivididos en dos amplios métodos: ab-initioo Semi-empírico. Este es más riguroso y no hace necesario algún almacenamiento de parámetros oinformación. Sin embargo, debido al tiempo, es costoso en computadoras y es restringidos amoléculas pequeñas. El método semi-empírico es rápido aunque menos preciso, y puede llevarfuera una larga molécula.

Estas son varias formas de programas semi-empíricos (tal como MINDO/3, MNDO, MNDO-d,AM1 y PM3). Estos métodos son rápidos después de usar aproximaciones y hacer uso de losparámetros almacenados.

Elección del método

El método de elección depende de que cálculos necesite hacer, también del tamaño de lamolécula. Si el tamaño de la molécula es importante, los cálculos ab-initio son limitados a

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moléculas que contengan 10 átomos, los cálculos semi-empíricos en moléculas que contengan100 átomos, y la mecánica molecular en aquellas que contengan 1000 átomos.

La mecánica molecular es usada en las siguientes operaciones o cálculos:

✔ energía de minimización

✔ identificación de conformaciones estables

✔ calcular la energía para conformaciones específicas

✔ generar diferentes conformaciones

✔ estudiar el movimiento molecular

El método de mecánica cuántica es apropiado para calcular lo siguiente:

✔ la energía de la órbita molecular y coeficientes

✔ calor de formación para conformaciones específicas

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✔ cargas parciales atómicas calculadas de los coeficientes de la órbita molecular

✔ potenciales electrostáticos

✔ momento dipolar

✔ estado de transición geométrica y energías

✔ energía de disiciación de enlaces

Dibujando Estructuras Químicas

Los paquetes de dibujos químicos no requieren los cálculos descritos anteriormente, ellos amenudo son integrados en programas de modelos moleculares. En un pasado no muy distante,los dibujos de estructuras químicas para reportes científicos en papel, fue antes un tediosooficio que envolvió trazos del esqueleto de la molécula con plantillas, ellos usaban máquinas deescribir para agregar elementos y substituyentes. Posicionando el papel en la máquina deescribir para obtener los substituyentes en la posición correcta, fue todo un arte.

Varios paquetes de software, tal como: ChemDraw, ChemWindow e IsisDraw, son ahoradisponibles para ser usados en la construcción de disgramas rápidamente y con resultadosprofesionales. Por ejemplo, los diagramas mostrados fueron preparados usando los software

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descritos anteriormente.

Algunos paqutes de dibujos están vinculados a otros ítems de software que permiten calcularrápido, varias de sus propiedades moleculares. Por ejemplo una vez la estructura de laadrenalina fue creada en ChemDraw Ultra, el nombre químico de la estructura correcta, segúnla IUPAC fue fácilmente obtenida, también su fórmula molecular, peso molecular, masa exactay análisis teórico elemental. Con esto también fue posible obtener predicciones calculadas decomponentes de H Y C NMR cambios químicos, punto de fusión, punto de congelación, puntode congelación, estimaciones de log de P, refractividad molar y calor de formación.

Estructuras 3D

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Los software de modelos moleculares permiten al químico construir estructuras moleculares 3Den la computadora. Hay varios paquetes de software disponibles tal como Chem3D, Alchemy,Sybyl, Hyperchem, ChemX y CAChe. El modelo 3D puede estar hecho por construcción de lamolécula átomo por átomo, y enlace por enlace. Sin embargo, es posible convertir un dibujo 2Dautomáticamente en una estructura 3D. Por ejemplo, la estructura 2D de adrenalina se dibujaen ChemDraw, entonces se copia y pega en Chem3D, resultando en la construcciónautomática del modelo en 3D.

Energía de minimización

Cualquier programa de software es usado para crear estructuras 3D, lleva a cabo fuera unproceso llamado energía de minimización. Esto es porque el proceso de construcción puedetener resultados desfavorables en el largo de enlace, ángulos de enlace o ángulos de torción.

La energía de minimización es un proceso llevado fuera por un programa de mecánicamolecular, luego varios de los largos de enlaces, ángulos de enlaces y ángulos de torsióncrean una nueva estructura. La energía de la nueva estructura, es calculada observando si esenergéticamente más estable o no. Si la estructura inicial es inestable, una pequeña alteraciónen el ángulo de enlace o largo de enlace, tendrá un efecto grande en la energía total de lamolécula, resultando en una diferencia grande de energía (∆E). El programa reconocerá esto yllevará fuera más cambios reconociéndolos como guía de estabilización o no. Eventualmente laestructura se establecerá donde la variación estructural resulte en un solo pequeño cambio deenergía-la energía mínima. El programa interpretará esto como la estructura más estable y sedetendrá en esta fase.

Por ejemplo la estructura 2D de aporina fue convertida en una estructura 3D usando Chem3D.Sin embargo, el anillo catecol se estableció en un anillo no planar que se diferencia por el largode los enlaces C-C. La energía minimización corregida del anillo aromático deformado, resultaen la planaridad y el largo corregido de los enlaces.

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Las técnicas de High-throughput screening (HTS) se convierten, desde la década de los 90, enla principal fuente de obtención de nuevos leads(líderes). El HTS requiere una quimioteca de cientos de miles de compuestos, la introducciónde la química combinatoria ha permitido que el tamaño de estas quimiotecas se incremente alorden de millones de compuestos lo cualconduce a que frente a las rutas tradicionales empleadas en química médica para el diseño defármacos, aparezca la posibilidad de optar por la estrategia de testar experimentalmente todoslos posibles candidatos frente a todas las posibles dianas.

Sin embargo, la realidad es que a pesar del uso de estas técnicas a gran escala, la tasa dedescubrimiento de leads ha decaído y pocos son los fármacos procedentes directamente delos resultados de HTS o en un experimento de HTS, Los compuestos que resultan positivos(HTS hits) son nuevamente testados para confirmar actividad yestructura (debido a los problemas de pureza inherentes al uso de química combinatoria). Estaetapa de identificación de HTS hits tiene un éxito inferior al0.1%. De cada 2000 HTS hits, aproximadamente 1200 se confirman como activos reales (HTS actives), ya que existe un gran número de falsos positivos que interfieren con los ensayos biológicos,de agregantes promiscuos y de interferencias causadas por los tintes y compuestosfluorescentes utilizados.

Cuando se identifica un gran número de HTS activos pertenecientes a una misma familiaquímica, se considera que se ha identificado una serie de leads. Cuando es posible optimizar estos leads

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, se habla de drug candidateo droga candidata. Típicamente, 1 de cada 10.000 HTS activosalcanza este nivel y únicamente 1 de cada 10 drogas candidatassupera las pruebas clínicas convirtiéndose en fármaco.

Esta baja tasa de éxito, junto con el costo de estas técnicas, ha hecho que se replantee laaportación del HTS, perdiendo parte del protagonismo de la década pasada a la vez que lastécnicas de diseño de fármacos asistido por ordenador cobran importancia.

Hansch y Leo desarrollan, durante la década de los 60, los primeros estudios de QSAR (Relación cuantitativa estructura – actividad), aunque es durante los años 80 cuando se introduce el diseño racional en el proceso dediseño de fármacos. Esto coincide con el desarrollo teórico de técnicas de modelizaciónmolecular y la aparición de ordenadores personales. La contribución computacional en estaépoca se basa principalmente en optimizar y refinar los compuestos a partir de la informaciónextraída de la estructura de complejos cristalinos con la estructura del receptor diana.

Posteriormente, la introducción del HTS hace que también en química computacional secomience a trabajar a nivel de quimiotecas. Aparecen así, en 1997, las técnicas de cribadovirtual o Virtual Screening (VS) con la finalidad de seleccionar/identificar aquellas moléculasbiológicamente activas frente a dianas particulares o dianas pertenecientes a una mismafamilia. Estás técnicas requieren inevitablemente que se conozca la actividad de algunoscompuestos o bien la estructura de la diana biológica. En los últimos cinco años, se haincrementado el empleo de Virtual Screening y, aunque sigue

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siendo menos usado que HTS durante el proceso de lead discovery, se afirma que llegará a reemplazarlo eventualmente.

Más que una alternativa, el VS supone un complemento al HTS y un criterio para la priorizaciónde la síntesis y la adquisición de quimiotecas. Los posibles hits determinados por HTS sonreales, aunque por sí solos, sin recurrir a biología molecular, no contribuyen a ampliar elconocimiento acerca del modo de interacción con su diana farmacológica, sin embargo, aportainformación acerca del modo de interacción fármaco-diana.

La aplicación secuencial de cada una de las técnicas se basa en el nivel de requerimientoscomputacionales que utiliza cada uno de los pasos y en la complejidad de la informaciónaportada.

Búsqueda del lead o cabeza de serie: Las técnicas de selección de compuestos derivadasde cribado virtual se clasifican tradicionalmente en dos grandes grupos, dependiendo de cómoextraen la información que requieren. Aquellas que sebasan en la estructura de inhibidores ya determinados se las denomina métodos indirectos obasados en la estructura del ligando (Ligand-Based VirtualScreening), mientras que los métodos que utilizan la estructura del receptor se denominan directos obasados en la estructura del receptor (Structure-Based ó Receptor-Based VirtualScreening).

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Método Indirecto:

- Se desconoce: diana biológica (estructura 3D) - Se conoce: efecto consecuencia interacción ligando- diana biológica - Se realiza: estudio 3D del ligando (en conformación biológicamente activa).

Finalidad: Deducir que elementos estructurales son necesarios para la actividad biológica

Método Directo:

- Se conoce: diana biológica (estructura 3D)

efecto consecuencia interacción ligando-diana biológica.

- Se realiza: estudio 3D interacción ligando (en conformación biológicamente activa)y diana.

Finalidad: Diseñar otros ligandos de forma tal que se mejore la interacción (mayorcomplementariedad) para así aumentar la potencia y efectividad por tanto lograr la optimizacióndel líder.

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Interacciones fármaco-diana. Bases para el diseño de nuevos fármacos

Dianas de los fármacos

Los avances que han tenido lugar en los últimos años en el campo de la biología molecular hanpermitido identificar numerosas macromoléculas que desempeñan funciones vitales en elfuncionamiento de la célula y cuya alteración está relacionada con ciertas enfermedades. Estasmacromoléculas son las dianas potenciales de los fármacos. La formulación de una hipótesisde cómo modular su función relacionada con la enfermedad específica, puede dar pie aldesarrollo de un nuevo fármaco; la confirmación de la hipótesis propuesta se conoce comovalidación de la diana.

Las dianas de los fármacos comprenden una amplia variedad de componentes celulares quepueden estar presentes tanto en el hospedador como en el huésped, en el caso deenfermedades ocasionadas por un patógeno. Incluyen proteínas, ácidos nucleicos, lípidos ocarbohidratos. Puesto que las proteínas son los componentes macromoleculares másabundantes, no resulta sorprendente que éstas sean las dianas de los fármacos másfrecuentes, como por ejemplo enzimas, receptores unidos a membrana, canales iónicos,proteínas transportadoras o estructurales. El número de macromoléculas de las que se conocesu estructura 3D es escaso en comparación con aquéllas de las que sólo se conoce susecuencia.

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Métodos de obtención de información estructural

La difracción de rayos-X es el método más frecuentemente utilizado para obtener informaciónestructural de macromoléculas. Presenta la ventaja de no ser limitante en cuanto al tamaño o lacomplejidad, aunque sólo proporciona información estática de la macromolécula empaquetadadentro de un cristal. Un aspecto importante a tener en cuenta es la resolución, que se definecomo la habilidad para resolver 2 puntos separados a cierta distancia. En pequeñas moléculas,se alcanzan resoluciones de 1Å, mientras que en macromoléculas se suelen alcanzarresoluciones de 2-3Å, lo que no permite una resolución atómica verdadera. Para el diseño defármacos se aconseja partir de estructuras con resoluciones de 2,5Å o inferiores. Este es elnivel mínimo requerido para describir las moléculas del agua estructural que desempeñan unpapel importante en la estructura de las dianas y en sus interacciones con los ligandos; porencima de los 3Å la resolución es baja y no permite localizar las moléculas de agua. Lastécnicas utilizadas en la cristalización y resolución estructural de las macromoléculas hanevolucionado sustancialmente, lo que ha conducido a la resolución de estructuras cada vezmás complejas. Si en los años setenta se podían resolver únicamente proteínas sencillas comomioglobina, hemoglobina o lisocima, en los ochenta, el avance de las metodologías hapermitido resolver estructuras como anticuerpos e incluso virus enteros. En la década de losnoventa se han resuelto, entre otras, las estructuras de la actina, del nucleosoma, de lassubunidades ribosomales y, recientemente, de la bomba de calcio.

Las estructuras obtenidas mediante espectroscopia de RMN son también una fuente válidade información estructural5 y, al estudiar a la diana en disolución, es posible interpretar suspropiedades dinámicas6. Este método tiene limitaciones en cuanto al tamaño, puesto que noes válido para proteínas superiores a 30kDa. A diferencia de los métodos de difracción derayos-X, la espectroscopía de RMN proporciona conjuntos de confórmeros que satisfacen lasrestricciones de distancias derivadas de los datos experimentales. La precisión de estasestructuras dependerá tanto de la cantidad como de la calidad de los nOes observados. Laspartes de la estructura que presentan una mayor flexibilidad proporcionan un número menor denOes lo que implica menos restricciones espaciales. Por esta razón, unnúmero mayor de conformaciones pueden ajustarse a esas restricciones. Dada la dificultad deobtener medidas precisas en las intensidades de los nOes no es posible utilizar factores defiabilidad análogos a los manejados en cristalografía. Mientras que el número disponible deestructuras 3D de proteínas solubles es considerable y se incrementa de forma continua, lainformación estructural de otras dianas como los receptores acoplados a la proteína G o a loscanales iónicos, embebidas en las biomembranas --y, por tanto, difíciles de cristalizar-- es muy

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escasa. Una alternativa para resolver este tipo de estructuras es la difracción electrónica. Este método ha sido aplicado a proteínas incapaces de cristalizar y que sólo son capaces deformar pseudocristales. Este es el caso de la entrada 1BRD en PDB, que corresponde abacteriorhodopsina y que ha servido de modelo para el modelado de distintos receptores demembrana.

La experiencia acumulada en el plegamiento de las proteínas junto con los avances en otrasáreas científicas han mejorado los métodos predictivos basados en el modelado de homologíade proteínas. Cuando no se dispone de un modelo 3D de una proteína, pero se conoce susecuencia primaria, se puede tomar como molde la estructura tridimensional de otra proteínahomóloga y generar un modelo 3D de la diana en estudio. Este procedimiento es más fiable sila identidad de la secuencia de la diana es superior al 40% con respecto al patrón y si, además,se puede obtener un buen alineamiento de secuencias. No obstante, porcentajes bastantemenores de homología han conducido a buenos resultados.

Fuentes de información

El banco de datos de proteínas de Brookhaven (PDB), la fuente más importante de informacióntridimensional de macromoléculas, es de acceso libre en Internet. PDB fue fundada en 1971por el Brookhaven National Laboratory como un archivo de estructuras cristalinas demacromoléculas. Actualmente es mantenida por el RCSB (Research Collaboratory forStructural Bioinformatics), un consorcio no lucrativo de

investigadores y expertos procedentes de tres instituciones, Rutgers University; NationalInstitute of Standards and Technology (NIST); y San Diego Supercomputer Center (SDSC) deUniversity of California, San Diego (UCSD).

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Esta entidad acepta depositar información concerniente a la estructura tridimensional demacromoléculas en forma de coordenadas cartesianas. Además de información acerca deproteínas, contiene también datos sobre ADN, ARN, virus y carbohidratos. Las macromoléculaspueden encontrarse aisladas o bien en forma de complejos: proteína-proteína, proteína- ácidonucleico y macromolécula-ligandos. Hasta el año 2002 este banco de datos incluía modelosteóricos. En la actualidad los modelos

depositados provienen fundamentalmente de difracción de rayos-X y en menor mediada deespectroscopia de RMN. PDB contiene también algún modelo obtenido mediante difracciónelectrónica. La información estructural de las macromoléculas depositada en este banco dedatos es esencial para el diseño de fármacos, la biotecnología, la bioquímica o la biologíamolecular. Todas las revistas prestigiosas de investigación exigen depositar las coordenadasde la macromolécula en formato PDB como un prerrequisito para la aceptación de lapublicación. Los contenidos de esta base de datos son de calidades muy dispares; a veces lainformación puede ser redundante (aparecen muchas estructuras mutantes, como por ejemplolas de lisozima), o incompleta (faltan residuos o información acerca de las cadenas laterales ocon diferentes factores de resolución). Por esto, se debería desarrollar programas informáticosapropiados para sistematizar toda la información depositada en esta base de datos que en laactualidad comprende cerca de 30.000 entradas y presenta un progresivo crecimiento (en laactualidad se añaden entre50-100 nuevas estructuras cada semana). A cada una de las entradas se les asigna un códigode identificación formado por 4 caracteresdenominado “PDB ID”.

Cada una de las macromoléculas es definida mediante un archivo de texto que puede sermodificado por cualquier editor de texto y que se identifica mediante su código. Estos archivosdefinen la posición de cada uno de los átomos de las moléculas y contienen, además, otrasinformaciones como pueden ser la secuencia primaria, la estructura secundaria, los datosacerca de la cristalización, las citas bibliográficas, así como los factores de la calidad de laestructura. El formato de estos archivos es interpretado por todos los paquetes de software demodelado molecular.

Bancos de datos de secuencias

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Muchas veces no se dispone de información tridimensional de una macromolécula, pero seconoce su secuencia primaria. A ésta se puede acceder libremente a través de la web dedistintas entidades no lucrativas como son NCBI11 (The National Center for BiotechnologyInformation) en USA, EBI12 (The European Bioinformatics Institute) en Cambridge o ExPASy13(Expert Protein Analysis System) en Suiza. Estas organizaciones mantienen bases de datoscon información masiva que actualizan constantemente; disponen de un conjunto deherramientas muy potentes que facilitan enormemente la tarea investigadora en el campo de lagenómica y proteómica.

Interacción ligando-diana

La interpretación de las interacciones entre ligandos y dianas resulta fundamental para eldesarrollo de nuevos fármacos. Con muy pocas excepciones, la mayoría de los fármacosactúan uniéndose a determinadas macromoléculas, de forma específica, en el sitio de unión.En la actualidad el número de fármacos diseñados a partir de la estructura de la diana esescaso debido a un nivel todavía insuficiente de conocimiento de las interaccionesproteína-ligando.

A diferencia de las asociaciones entre proteínas que interaccionan a través de superficiesplanas, las moléculas de pequeño tamaño, como es el caso de los fármacos, tienden aincrustarse completamente dentro de la macromolécula y sus interacciones suelen ser másespecíficas: se establece una mayor proporción de enlaces de hidrógeno y las superficies decontacto son más complementarias.

Un problema añadido al estudio de estas interacciones es el grado de flexibilidad de lasproteínas. Se han descrito algunos ejemplos de una misma proteína aislada y complejada queproporciona información muy valiosa acerca de su comportamiento conformacional cuando seune al ligando. En algunos casos, este cambio es casi insignificante, pero en otros, se aprecia

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una alteración importante. Por esta razón, para el diseño de novo se recomienda tomar comopunto de partida una proteína complejada con un ligando. A veces es posible apreciar cambiosen el tamaño y la forma del sitio de unión de una misma proteína cuando se ha cristalizado condistintos ligandos. Uno de los retos más importantes en el estudio de interacciónligando-proteína consiste en el conocimiento de los efectos de los ajustes inducidos durante lainteracción de un ligando con una proteína.

Las interacciones que se establecen entre ligandos y proteínas comparten muchascaracterísticas en común con las fuerzas responsables del plegamiento de estas últimas, cuyaestructura tridimensional es, en gran medida, consecuencia del efecto hidrofóbico. De estemodo, al plegarse, envuelven hacia dentro los restos hidrofóbicos, y exponen hacia el exteriorlos restos hidrofílicos que establecen contactos con el agua. No obstante, si algún grupohidrofílico permanece en el interior, invariablemente estará apareado con otro residuohidrofílico complementario mediante la formación de enlaces de hidrógeno, que compensan ladesolvatación de ambas agrupaciones polares.

Las hendiduras que constituyen los sitios de unión representan imperfecciones durante elplegamiento de la proteína, pues contienen grupos funcionales no apareados desde el punto devista energético. La interacción de ligandos en estos sitios está favorecida energéticamentedado que se establecen contactos electrostáticamente favorables con grupos hidrofílicos noapareados y parcialmente desolvatados de la proteína. Estas agrupaciones se encuentran en elinterior de una hendidura donde el acceso al agua puede estar parcialmente impedido. Por ello,la unión de un ligando en el sitio puede considerarse como el último paso en el plegamiento delas proteínas. Consistente con este punto de vista, la unión de ligandos a las proteínasincrementa la resistencia térmica a su desnaturalización. Como conclusión de estos hechos, sepuede decir que las proteínas, al crear sitios de unión, sacrifican su estabilidad; pero ésta se vecompensada o incrementada cuando se une un ligando apropiado.

Al igual que en el caso del plegamiento de las proteínas, las principales fuerzas implicadas enla unión con los ligandos son las interacciones hidrofóbicas y electrostáticas que incluyen losenlaces de hidrógeno. Las primeras, que no son direccionales, contribuyen fundamentalmentea la afinidad, mientras que los enlaces de hidrógeno, de naturaleza altamente direccional,contribuyen principalmente a la especificidad.

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Diseño basado en al estructura

En la actualidad se puede utilizar un gran número de estructuras 3D de macromoléculas comomoldes para el diseño de nuevos fármacos. De hecho, algunos fármacos ya comercializadoshan sido diseñados a partir de la estructura de la diana. El diseño de fármacos basado en laestructura consiste en el uso de la información estructural de macromoléculas obtenidamediante difracción de rayos-X o espectroscopia de RMN principalmente. Comienza con laobservación gráfica del complejo y la determinación del tipo de interacciones que se producenentre el ligando y la diana.

Este proceso debe continuar con la exploración de nuevos ligandos diseñados con la finalidadde optimizar sus interacciones con la diana. El alto costo económico, tanto de los experimentosde unión diana-ligando como de los chequeos farmacológicos, ha conducido a la utilización deaproximaciones virtuales. La disponibilidad de estructuras 3D de dianas junto a quimiotecas decompuestos permiten llevar a cabo ensayos virtuales alternativos a los ensayos in vivo e invitro. A este tipo de ensayos se les conoce como ensayos in silico.

La elección de la diana

La elección de la diana debe de hacerse en función de consideraciones biológicas. Para llevar

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a cabo diseño de fármacos basado en la estructura, la diana ideal estará involucrada en unaenfermedad y deberá unirse a pequeños ligandos para cumplir su función biológica. Deberáposeer un sitio de unión perfectamente definido. Si la enfermedad está causada por unadisfunción de una proteína (receptores acoplados a proteína G, canales iónicos, enzimas, etc)la finalidad del diseño consistirá en el desarrollo de sustancias que modulen la función de esaproteína. Si la enfermedad está causada por un organismo patógeno, entonces el fármacodiseñado deberá provocar la inhibición total. La diana deberá ser esencial en algún punto delciclo de vida del patógeno, de manera que su inhibición cause su muerte. Además, deberá serúnica, lo que supone la inexistencia de otra ruta metabólica capaz de superar la presencia delinhibidor. Por último, la diana podrá ser inhibida mediante la unión de pequeñas moléculas.Una vez que la diana haya sido definida y seleccionada es necesario identificar el sitio deunión.

El sitio de unión

En el diseño de fármacos basado en la estructura la localización del sitio de unión de la dianaconstituye un factor primordial. Esta información topológica puede derivarse de estudiosexperimentales o de métodos teóricos. Una vez establecida la localización del sitio de unión, sepuede recurrir a distintas técnicas computacionales, como el docking flexible, el diseño de novoo el cribado virtual de alta eficacia con el fin de optimizar posibles candidatos a fármacos. Estasaproximaciones racionales se basan en el concepto de llave-cerradura formulado por EmilFischer hace más de un siglo. Idealmente el sitio de unión debe ser un bolsillo o hueco más omenos profundo con una serie de grupos funcionales en las cadenas de los residuos capacesde establecer enlaces de hidrógeno, bien como dadores o aceptores, con ciertas propiedadeshidrofóbicas y de un volumen apropiado para acoger a los ligandos. Las proteínas sonbiomoléculas que experimentan cambios conformacionales más o menos profundos cuando secomplejan. Dada su flexibilidad, la aproximación al diseño de fármacos más fiable ha de tomaren consideración la estructura 3D de un complejo diana-ligando obtenido mediantecristalización o por espectroscopia de RMN. Si no se dispone del complejo, el sitio de unión sepuede determinar mediante homología a partir otras proteínas similares o bien a través dedatos bioquímicos disponibles. Sin embargo, a veces es preciso recurrir a las herramientas demodelado molecular. Criterios como el tamaño del hueco apropiado para acoger a un ligando ola flexibilidad e hidrofobicidad de estos huecos, son de gran importancia para determinar el sitioactivo, puesto que éste suele ser más hidrofóbico y flexible que otros huecos presentes en la

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diana. Otra alternativa, en ausencia de la estructura de un complejo, consiste en llevar a caboun análisis comparativo de unión de ligandos mediante estudios de mutagénesis dirigida. Estetipo de estudios puede dar una idea de la importancia de determinados residuos en el sitioactivo. Una vez definida la diana y determinado el sitio activo, las técnicas computacionales aaplicar pueden ser diversas. Una posibilidad consiste en el cálculo de la interacción demoléculas conocidas que se unen en el sitio y de su posterior modificación estructural paramaximizar su afinidad. Otra posibilidad es el screening virtual que consiste en evaluar,mediante técnicas computacionales, compuestos procedentes de quimiotecas frente a la dianaconsiderada. El ordenador proporciona un índice de complementariedad en función de lasinteracciones favorables en el sitio. Finalmente, el diseño de novo consiste en la inserciónprogresiva de pequeños fragmentos complementarios en el sitio de unión hasta llenar el hueco.La posterior unión de estos fragmentos genera una molécula que se ajusta al sitio de la diana.Tanto la espectroscopia de RMN como los métodos de difracción de rayos-X se pueden utilizartambién para los estudios de interacción de pequeños fragmentos con la diana. Estametodología permite identificar fragmentos moleculares que pueden ser utilizados para eldiseño de un inhibidor. El estudio de interacción de pequeños fragmentos puede darinformación más específica y fiable que la proporcionada por ligandos enteros. Por ejemplo, un

estudio de la interacción de distintos anillos aromáticos heterocíclicos en el sitio de uniónevidencia el papel desempeñado por los heteroátomos. En ligandos de mayor tamaño, estosefectos pueden quedar enmascarados por otras interacciones. De los compuestos ensayadosin silico, aquellos que mejor ajusten se sintetizarán posteriormente en el laboratorio. Con el finde reducir el número de compuestos a preparar, se aplica la regla de los 5 de Lipinski quepermite filtrar los compuestos con máxima probabilidad de resultar absorbibles por vía oral.Adicionalmente, se podrán considerar otros factores como la estabilidad química y metabólica yla asequibilidad

sintética de los compuestos seleccionados. Finalmente, estos compuestos deberán serevaluados biológicamente. Si los resultados biológicos se corresponden con las perspectivasteóricas, se llevarán a cabo estudios experimentales de determinación estructural delcomplejos. Estos procesos se pueden repetir de forma cíclica. La vieja idea de sintetizar unagran cantidad de compuestos mediante la química combinatoria para su posterior ensayobiológico ha resultado una estrategia ineficiente debido a que, incluso por esta vía, lavariabilidad estructural conseguida resulta infinitesimal en comparación con las posibilidadesestructurales. La química combinatoria actual, en lugar de generar moléculas al azar, tiene encuenta la estructura del sitio de unión de la diana como guía para generar compuestos. De estamanera, los compuestos sintetizados tienen más posibilidades de resultar atractivos y dan lugara las denominas quimiotecas focalizadas. Estas colecciones de compuestos pueden serconsideradas como un abstract del diseño de fármacos basado en la estructura. Así, dosmetodologías consideradas a priori antagónicas, utilizadas de forma conjunta, han demostradosu eficacia para el diseño de fármacos.

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Debido a su alto grado de selectividad, las quimiotecas focalizadas resultan mucho más útilesque las grandes colecciones de compuestos.

Por ejemplo, una quimioteca focalizada frente a trisina, generada mediante químicacombinatoria, contiene fragmentos derivados debenzamidina, 4-aminopiridina yciclohexilamina, junto a otros fragmentoscomo 2-aminoimidazol y 4-aminoimidazol29.

En consecuencia, los métodos virtuales utilizados en el diseño de fármacos representan unaalternativa al cribado de alta eficacia utiliza dopor los farmacólogos. Permiten evaluarcantidades inmensas decompuestos de una forma más económica y proporcionan líderes conpropiedades fisico-químicas mejoradas. Por otra parte, las limitaciones del cálculocomputacional se han resuelto mediante la puesta en marcha de proyectos de redesglobalizadas. Estos proyectos intentana provechar la capacidad no utilizada de cálculo de losordenadores personales conectados a la red. Un ejemplo de este tipo de proyectos eslainiciativa “World Community Grid” patrocinada por IBM y otras ONGs30.

Fármacos Diseñados Con Ayuda De Ordenadores

Cuando se realiza la investigación de nuevos fármacos, nuevos o modificados a partir demoléculas existentes, primero se recopila toda la información posible sobre los procesosbiológicos asociados a la enfermedad bajo estudio.

En diversas ocasiones se logra identificar a un blanco molecular específico sobre el cual puedeactuar un fármaco. Posteriormente se trata de determinar la estructura tridimensional de eseblanco para conocer con detalle el sitio de unión sobre el cual se pretende que interactúe elfármaco, tal cual como cuando se quiere fabricar una llave que entre en una cerradura

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determinada, esto será más sencillo si se conoce la forma de la cerradura.

Los grupos de investigación alrededor del mundo que determinan la estructura tridimensionalde macromoléculas almacenan sus resultados en la base de datos pública llamada ProteinData Bank (Banco de Datos de Proteínas). Actualmente, esta base de datos contiene información deaproximadamente cuarenta y un mil estructuras, y se actualiza constantemente. Dentro de estabase de datos cada estructura tridimensional tiene asociado un código de cuatro caracteres(llamado código PDB) que la identifica en forma única. Para la visualización en terceradimensión de estas macromoléculas hay diversas herramientas en internet a las que se puedeacceder desde la misma página del Protein Data Bank, también hay diversos programas computacionales.

Los programas computacionales permiten no solamente visualizar las estructuras demacromoléculas sino también hacer cálculos teóricos y predicciones de la afinidad que tendráuna molécula hipoteticamente, con el sitio de unión. Esta capacidad de predicción ayuda aproponer hipótesis y planear experimentos para hacerlos más enfocados y sistemáticos.

A partir del resultado se puede trabajar con moléculas hipotéticasque no se tienen en el laboratorio, o que aún no han sidopreparadas Aplicaciones exitosas del diseño de fármacos asistido porcomputadora Para muchas enfermedades se conocen estructurastridimensionales de potenciales sitios de acción de fármacos. Endiversas ocasiones los cálculos computacionales han tenido unpapel muy importante en la investigación de moléculas que seunen a estos blancos y que actualmente se encuentran en usoclínico. Por ejemplo, el diseño de fármacos asistido porcomputadora ya ha tenido contribuciones notables en eltratamiento del síndrome de la inmunodeficiencia adquirida, eninfecciones por el virus de la influenza y en el tratamiento delglaucoma y otros, algunos ejemplos de estos son: ü Tratamiento de la Hipertensión: -Captopril: primer diseño basado en el receptor.

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La enzima convertidora de angiotensina participa en dosprocesos que son importantes en la regulación presión arterial.Por una parte, acelera la conversión de la angiotensina I enangiotensina II (vasoconstrictor). Por otra parte inactiva a labradiquinina (vasodilatador). Por tanto, la enzima convertidora deangiotensina es un blanco molecular adecuado para el tratamientode pacientes con hipertensión.

La investigación de inhibidores de la enzima convertidora de angiotensina surgió a partir de unasustancia natural obtenida de una víbora venenosa del Brasil. Al momento de iniciarse losestudios, en la década de los setenta, no se conocía la estructura tridimensional de estaenzima. Sin embargo, sí se conocía la estructura de una enzima parecida, la carboxipeptidasaA de bovino.

Carboxipeptidasa

Utilizando a esta estructura como modelo y siguiendo una metodología que actualmente sedenomina “diseño de análogo activo”, investigadores de la compañía Squibb desarrollaron elcaptopril, aprobado en Estados Unidos para su uso clínico en 1981.

Aunque el captopril no se desarrolló utilizando cálculos computacionales se puede considerarcomo el primer ejemplo de un fármaco diseñado basado en la estructura del receptor.Recientemente se dio a conocer la estructura del captopril unido a la enzima convertidora deangiotensina confirmando la hipótesis bajo la cual fue diseñado:

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-Dorzolamida (Trusopt®): La anhidrasa carbónica II humana es una enzimaque facilita la hidratación del dióxido de carbonopara formar bicarbonato, aunque diversasanhidrasas carbónicas se localizan en variosórganos, tejidos y células del cuerpo, la anhidrasacarbónica II es de especial interés porque suactividad está asociada a un incremento en lapresión intraocular, produciendo de esta manera elglaucoma, por lo tanto, los inhibidores de laanhidrasa carbónica son atractivos para eltratamiento de esta enfermedad, actuando así ladorzolamida inhibiendo la anhidrasa carbónica II enlos procesos ciliares del ojo resultando en unadisminución de la secreción del humor acuoso,

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Desde hace muchos años se ha utilizado a lametazolamida para el tratamiento del glaucoma. Sinembargo, debido a que este fármaco se administraen forma oral, causa efectos secundarios al inhibir laanhidrasa carbónica que se encuentra en otraspartes del cuerpo. Por esta razón, era deseablecontar un fármaco que pudiese administrarse enforma tópica (local y externa).

A mediados de la década de los ochenta la compañía Merck obtuvo porcristalografía de rayos X la estructura de la anhidrasa carbónica unida auna molécula que denominaron MK-927. A partir de esta estructura, decálculos de la energía de diversas moléculas similares a la MK-927 yde estudios cristalográficos, se diseñó a la dorzolamida, un inhibidorpotente de la anhidrasa carbónica.

Su uso clínico se aprobó en 1994, con el nombre de Trusopt® y fue elprimer inhibidor de la anhidrasa carbónica que se logró formular comosolución oftálmica y, por tanto, administrarse en forma tópica.

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-Brinzolamida (Azopt®):

Fue aprobada cuatro años después de la aprobación de la dorzolamidaque tiene una estructura química muy parecida y también se administraen forma tópica.

ü Tratamiento de la Influenza:

-Relenza (Zanamivir®):

Fármaco empleado para el tratamiento de la infección causada por elvirus de la influenza. Utilizando la estructura tridimensional de laenzima sialidasa (llamada también neuraminidasa, un blanco molecularpara atacar al virus), y métodos computacionales, se propuso laestructura de inhibidores potentes de esta enzima (Von Itzstein ycolaboradores, 1993).

La estrategia computacional consistió principalmente en el análisis

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gráfico de la estructura de la sialidasa y el uso del programa GRID.Este programa, muy utilizado en el diseño de novo de fármacos, es especialmente valioso para encontrar posibles sitiosde unión en una macromolécula.

Uno de los compuestos diseñados en la compañía hoy llamadaGlaxoSmithKline, fue el relenza que se aprobó para su uso clínico en1999 con el nombre de Zanamivir®.

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-Oseltamivir (Tamiflu®):

También aprobado en 1999 y hoy comercializado por la compañíaRoche. La investigación de este fármaco, que está relacionado con elrelenza, también se hizo apoyándose en la estructura tridimensional dela sialidasa.

ü Tratamiento contra el SIDA:

El mayor número de aplicaciones exitosas del diseño basado en laestructura del receptor con la ayuda de métodos computacionales haocurrido hasta ahora en el campo del tratamiento del síndrome de lainmunodeficiencia adquirida (SIDA). Poco después de que sedetectaran los primeros casos a principios de la década de los ochenta,se encontró que el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) es elcausante de esta enfermedad.

Hay diversos blancos moleculares sobre los cuales pueden interactuarfármacos para detener la infección causada por este virus. Uno de elloses la enzima proteasa del VIH, que interviene en la maduración de laspartículas virales.

La estructura tridimensional de esta enzima se dio a conocer a finales

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de la década de los ochenta.

-Saquinavir:

Hacia 1990 se reportó una de las primeras aplicaciones del diseñobasado en la estructura de esta enzima con el desarrollo delcompuesto entonces llamado Ro 31-8959. Este diseño culminó cincoaños después con la aprobación del Saquinavir como el primerinhibidor de la proteasa del VIH utilizado en el tratamiento del SIDA. Apartir de la estructura tridimensional de esta enzima se han diseñado yaprobado para su uso clínico ocho inhibidores de la proteasa de VIH.

-Tipranavir (Aptivus®):

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Es el inhibidor de más reciente aprobación, cuyo uso clínico se autorizóen Estados Unidos el 22 de junio de 2005.

El uso de métodos computacionales, aunado al análisis estructural ysíntesis química, ha participado en forma muy importante en lainvestigación que produjo estos fármacos. Los estudioscomputacionales han involucrado, generalmente, análisis gráficos delas estructuras tridimensionales y cálculos de energía. Resulta muyinteresante el desarrollo del indinavir (Figura 4, referido originalmentepor la compañía Merck con el código L-735,524), que involucró lapredicción correcta de la actividad biológica de diversas moléculasutilizando cálculos teóricos (Holloway y colaboradores, 1995).

Ejemplos de fármacos empleados en el tratamiento del sida queinhiben a la proteasa del VIH.

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Actualmente en México se está trabajando, mediante técnicascomputacionales, en el diseño basado en la estructura del receptor deinhibidores de la enzima transcriptasa inversa, que convierte el ácidoribonucleico (ARN) que forma los genes del VIH en ácidodesoxirribonucleico (ADN). Utilizando acoplamiento molecularautomatizado se han estudiado las interacciones que puede haberentre diversas moléculas y la transcriptasa inversa del VIH(Medina-Franco y colaboradores, 2004) además de otros estudios demoléculas que son inhibidores prometedores de este blanco molecular.

El futuro del diseño de fármacos mediante técnicascomputacionales Además de los fármacos diseñados con la ayuda demétodos computacionales se ha determinado laestructura tridimensional de diversos fármacos enuso clínico, obtenidos o diseñados por otrosmétodos, y de sus respectivos blancos moleculares.Algunos ejemplos son:

- La aspirina unida a la enzima ciclooxigenasa I: Aunque se sabeque también se une a la ciclooxigenasa II; de ahí sus efectossecundarios de irritación del estómago, gastritis y daño renal.

- El imatinib (Gleevec®):

Empleado en el tratamiento de ciertos tipos de enfermedades malignas(específicamente la leucemia mieloide crónica y los tumores del

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estroma gastrointestinal).

- La atorvastatina (Lipitor®):

Usada en el tratamiento de la hiperlipidemia. Esta información estásiendo de gran utilidad para el diseño de nuevos fármacos.

Hoy el uso de la información estructural de los blancos moleculares ymétodos computacionales es una práctica común en la industriafarmacéutica, en instituciones académicas y de gobierno de todo elmundo. Esto ha sido favorecido por el fácil acceso a muchosprogramas que son potentes y tienen un costo muy bajo o incluso songratuitos. Asimismo, la capacidad de los equipos de cómputo va en unaumento vertiginoso, y los costos de estos equipos son cada vez másaccesibles. Como consecuencia, además de los ejemplos mostradosde diseño exitoso de fármacos con métodos computacionales, haymuchos casos en que estas metodologías están aportando informaciónmuy importante a la investigación. En México, además de los estudiosmencionados con la transcriptasa inversa, se ha realizadoacoplamiento molecular automatizado con la isomerasa detriosasfosfato (Espinoza-Fonseca y Trujillo-Ferrara, 2004) y con la3-hidroxi-3-metilglutaril-coenzima A reductasa (Medina-Franco ycolaboradores, 2005) para contribuir en el diseño de compuestosantiparasitarios para combatir el colesterol en la sangre,respectivamente. Otras aplicaciones se extienden a diversasenfermedades incluyendo el cáncer, el SIDA, la enfermedad deAlzheimer, la hipertensión y la artritis, entre muchas otras.

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Se puede decir que los avances en bioinformática aplicada al estudiodel VIH están propiciando nuevos proyectos integradores como elproyecto europeo de laboratorio virtual Virolab, que se basa entecnología de computación distribuida GRID el cual sirve para resolverproblemas de computación masiva utilizando un gran número de computadoras, de tal modo que se podrá proporcionar herramientas de compartición,procesamiento y análisis de datos virológicos, inmunológicos, clínicos yexperimentales. Integrando datos de virus, pacientes y bibliográficosque podrán ser analizados mediante técnicas estadísticas, devisualización y simulación molecular permitiendo la predicción de larespuesta vírica e inmunológica con patrones complejos demutaciones.

Otro de los grandes hitos logrados por las computadoras en el avancede la lucha contra el sida es el lanzamiento en el año 2004 del primerproyecto de computación distribuida GRID aplicada a la biomedicina:FightAIDS@Home. Hasta el momento se han realizado 4 experimentosen los que utilizando programas de Diseño de Fármacos Asistido porOrdenador se han rastreado casi 1.000.000 de moléculas comoposibles fármacos inhibidores de distintas variantes de la proteasa delVIH.

Videojuegos y computación GRID (curar jugando):

Hoy día ya se está trabajando proyectos que explotan el potencial del

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http://es.wikipedia.org/wiki/Computadora

http://es.wikipedia.org/wiki/Computadora



procesador 'Cell' (Sony-Toshiba-IBM) de la videoconsola PlayStation 3(PS3). En este mismo campo, es de resaltar también un proyecto de ungrupo de investigación de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelonaque ha desarrollado un programa que permite desarrollar computaciónGRID en el playstation 3 con el fin de acelerar los estudios sobredinámica molecular de proteínas, un paso previo al desarrollo denuevos fármacos. Utilizando todo el potencial de cálculo del procesador“Cell” que puede equivaler a 100 procesadores de ordenadorespersonales estándar. El proyecto se lanzará en España bajo ladenominación www.ps3grid.net y pretende conformar una red de 500 o1000 PS3.

Estas aplicaciones, así como los avances en el desarrollo de métodos yprogramas computacionales para el diseño de fármacos, puedenencontrarse en artículos publicados en revistas como Journal ofMedicinal Chemistry, Journal of Computer-Aided Molecular Design,Journal of Chemical Information and Modeling, Bioorganic andMedicinal Chemistry, Current Computer-Aided Drug Design, NatureReviews Drug Discovery y Science, entre otras.

CONCLUSIÓN

Las computadoras se han convertido en una poderosa herramienta

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para generar modelos de fármacos interactuando con biomoléculas.Estos modelos ayudan a entender el mecanismo de acción de losfármacos, proponer modificaciones para mejorar su efecto terapéutico ydiseñar nuevas moléculas. Hoy en día, ya hay diversos fármacos enuso clínico que fueron diseñados con la ayuda de métodoscomputacionales, muchos de ellos para el tratamiento del SIDA.

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BIBLIOGRAFÍA

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Protein Data Bank, banco de datos de blancos moleculares y otrasestructuras tridimensionales: http://pdbbeta.rcsb.org

Chimera: http: www.cgl.ucsf.edu/chimera/ ; Molscript: http://www.avatar.se/molscript/ ; Pymol: http://pymol.sourceforge.net/ ; Raster 3D: http://www.bmsc.washington.edu/raster3d/ .

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http://www.rcsb.org/%20pdb/home/home.do

http://www.rcsb.org/%20pdb/home/home.do

http://http:20/chimera/

http://www.avatar.se/molscript/

http://pymol.sourceforge.net/

http://www.bmsc.washington.edu/raster3d/

diseno molecular-de-nuevos-farmacos-ayudado-por-computadora-

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