Metabolitos bioactivos antiinflamatorios de la flora peruana identificados por análisis quimioinformático comparativo

• Autor: Cayllahua Ore, Yasmin Nieves
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga
• Repositorio: UNSCH - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsch.edu.pe:20.500.14612/8401
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14612/8401
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Metabolitos bioactivos; Quimioinformática; Productos naturales; Antiinflamatorio; Similitud molecular; Flora peruana; Plantas medicinales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.06

La flora peruana es una fuente poco explorada de moléculas con potencial antiinflamatorio. Este estudio aborda esta brecha mediante un enfoque quimioinformático comparativo de cribado molecular tipo SAR. El objetivo fue identificar metabolitos secundarios de la flora peruana estructuralmente similares a compuestos antiinflamatorios de referencia. A partir de 56 plantas reportadas en RENATI, se recopilaron 1501 estructuras (SMILES) de KNApSAcK. Este conjunto se comparó estructuralmente con bases de datos de fármacos (DrugBank) y productos naturales (SANCDB, NuBBEDB). La evaluación incluyó la caracterización de propiedades fisicoquímicas, PCA, Núcleos de las estructuras de las moléculas (Scaffolds) y la cuantificación de la similitud molecular mediante tres métricas: Coeficiente de Tanimoto (2D), PheSA Score (farmacofórica 3D) y ESP-Sim (electrostática 3D). Un algoritmo de consenso integró los puntajes para priorizar candidatos. La robustez del método de selección fue validada estadísticamente (test de Wilcoxon, p < 2.2e-16), demostrando una separación significativa entre candidatos y compuestos de distracción. Los resultados confirman que estos metabolitos poseen características estructurales, fisicoquímicas y farmacocinéticas adecuadas para candidatos a fármacos, permitiendo identificar 11 candidatos de alto potencial antiinflamatorio, validando así el enfoque quimioinformático para explorar la biodiversidad peruana en el descubrimiento de fármacos.