Nuevos descriptores moleculares basados en cadenas de Markovestudios de relación estructura-propiedad y bioinformática

  1. GONZÁLEZ DÍAZ, HUMBERTO
Supervised by:
  1. Eugenio Uriarte Villares Director
  2. María Lourdes Santana Penín Director

Defence university: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 08 July 2005

Committee:
  1. Ramón José Estévez Cabanas Chair
  2. Perfecto Paseiro Losada Secretary
  3. Miguel Ángel Cabrera Pérez Committee member
  4. María Fernanda Borges Committee member
  5. Ricardo Mosquera Castro Committee member

Type: Thesis

Teseo: 124277 DIALNET

Abstract

En esta Tesis se ha corroborado la importancia de los estudios teóricos QSAR en el desarrollo farmacéutico. En este sentido, se desarrollaron representaciones unificadas de algunos grupos descriptores moleculares y se definieron por primera vez los descriptores moleculares basados en "Cadenas de Jarkov" (CM). Se desarrolló además una interpretación fisicoquímica de los mismos en analogía con la termodinámica. Dichos descriptores son aplicados a estudios OSAR dándose ejemplos reales de su eficacia en el descubrimiento de nuevos compuestos activos, y su capacidad de predicción de algunos valores toxicológicos experimentales y de distribución. Los nuevos modelos usando descriptores basados en CM fueron comparados con otros estudios QSAR referidos en la bibliografía o en este trabajo obteniéndose resultados positivos. Se introdujeron nuevos descriptores moleculares que codifican distintos niveles de la estructura macromolecular de las proteínas teniendo en cuenta la secuencia, la información parcialmente 3D, la estructura 3D o la estructura superficial. Dichos descriptores se aplicaron a estudios QSAR con proteínas y se compararon con otros referidos en la literatura obteniéndose resultados excelentes. Se introducen nuevos descriptores moleculares que codifican distintos niveles de la estructura macromolecular de los ácidos nucleicos, con especial énfasis en la estructura secundaria del ARN. Dichos descriptores son aplicados a estudios locales de interacción fármaco-ARN y estudios bioinformáticos. Los modelos desarrollados fueron comparados con éxito frente a otros aportados por la literatura. Además, algunas de las predicciones fueron corroboradas experimentalmente.