Propuesta de modificación molecular: análisis de parámetros fisicoquímicos, farmacocinéticos y toxicológicos “in silico” de medicamentos barbitúricos
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i13.35680Palabras clave:
Técnicas computacionales; Análogos; Molécula; Toxicidade.Resumen
Este trabajo tuvo como objetivo proponer modificaciones moleculares y comparar las características de tres fármacos barbitúricos y sus análogos desarrollos in silico a través de procedimientos y técnicas computacionales utilizando programas libres. Los barbitúricos fueron la clase escogida para este estudio, los fármacos seleccionados fueron: Fenobarbital, Pentobarbital y Amobarbital, siendo modificados en simulaciones in silico. Se propusieron tres análogos, siendo analizados y comparados con los prototipos, utilizando programas libres, Marvinsketch, evaluó parámetros como: Log P, donantes/aceptores de hidrógeno y Superficie de Van Der Walls. En PreADMET se obtuvieron parámetros como BHE, HIA, Caco-2, MDCK, CYP-3A4, Prueba de Ames, Carcinogenicidad (Ratas) y Riesgo hERG. Usando el Osiris Property Explorer, se evaluaron los siguientes parámetros: Mutagenicidad, tumorigenicidad, irritabilidad, reproducción, solubilidad, peso molecular, polaridad, druglikness y Drug-Score. Los resultados obtenidos en PreADMET referidos a BHE, los análogos BBT-F y BBT-A obtuvieron mejores resultados, mientras que BBT-P tuvo peor resultado. En relación a HIA, los valores fueron satisfactorios, con buena absorción intestinal. En la toxicidad, se verificó la prueba de Ames, donde todas las moléculas resultaron mutagénicas. Con los resultados obtenidos en Osiris, todos los fármacos prototipo demostraron ser mutagénicos, mientras que en los análogos, solo BBT-P mostró mutagenicidad. En cuanto a la tumorigenicidad, los fármacos prototipo permanecieron en un riesgo medio a alto, mientras que todos los fármacos análogos mostraron resultados no tumorigénicos. Por lo tanto, se concluye que fue posible realizar un análisis preliminar, rápido y de bajo costo, ayudando en la investigación de nuevos fármacos a través de herramientas computacionales.
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