Desarrollo de modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú

• Autor: Acuña Guzman, Victor Anderson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19943
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/19943
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Recursos naturales; Absorción; Farmacia y bioquímica; Farmacología humana - Medicamentos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.06; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03

Desarrolla modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú. El modelamiento QSAR es un enfoque alternativo para predecir la permeabilidad aparente. Para el estudio, se desarrolla 6 modelos QSAR para predecir la permeabilidad aparente en células Caco-2, donde el modelo SVM-RF-GBM muestra la mejor capacidad predictiva. Se genera una base de datos de 516 productos naturales de la biodiversidad del Perú clasificados en 6 vías metabólicas que fueron obtenidos de 59 especies. Finalmente, se predijo la permeabilidad aparente de 516 productos naturales, y se realizaron análisis posteriores a 502 compuestos que se encontraban dentro del dominio de aplicabilidad. Se encuentra que 338 compuestos presentan una alta permeabilidad aparente y, en consecuencia, una alta absorción intestinal.