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Title: Identificación de moléculas naturales con potencial actividad antibacteriana, contra bacterias gram positivas, a través del análisis in silico de propiedades fisicoquímicas de dos librerías de compañías farmacéuticas
Authors: Cortez Gómez, Frank L.
Rondón Villarreal, Paola
Issue Date: 26-Jun-2018
Publisher: Bucaramanga : Universidad de Santander, 2018
Abstract: La resistencia a los antibióticos es una amenaza a la salud humana, con reportes crecientes de múltiples bacterias multidrogo resistentes y pocos avances en investigación desde hace más de 20 años (Kelley et al., 2011). En la búsqueda de una solución, las moléculas de origen natural pueden ser una buena alternativa para la aparición de nuevos antibióticos (Taylor, 2013). Además, el diseño racional de medicamentos permite el análisis in silico de moléculas mediante herramientas computacionales, y esto puede aumentar las probabilidades de identificar compuestos de origen natural biológicamente efectivos contra bacterias. Entre estas herramientas in silico, se encuentran las técnicas QSAR que analizan la relación entre estructura y actividad biológica, en modelos para predecir la actividad de una molécula (Cox et al., 2013, Soukup et al., 2016). Por otra parte, el uso de herramientas computacionales como QSAR, también permite calcular las propiedades fisicoquímicas, electrofísicas, posibles interacciones, sitios de unión, fármaco-elegibilidad y toxicidad, mediante el uso de modelos matemáticos y herramientas estadísticas que permiten el análisis de una gran cantidad de datos (Shin et al., 2017; McPhillie et al., 2015; Cherkasov et al., 2014). Por lo anterior, en este trabajo de grado se utilizaron herramientas computacionales para establecer reglas de diseño (a falta de reglas claras oara este fin) para moléculas con actividad antibacteriana contra bacterias gram-positivas y fármaco elegibles, que posteriormente fueron utilizadas para seleccionar moléculas naturales de la librería de la compañía Interbioscreen con potencial actividad antibacteriana (https://www.ibscreen.com/natural-compounds). El uso de estas herramientas computacionales permitió reducir significativamente el espacio de posibles moléculas a analizar en futuras pruebas experimentales, pasando de un conjunto de 66.107 posibles moléculas a tan sólo una lista de 257 moléculas candidatas.
Description: 125 p. Cd
URI: http://repositorio.udes.edu.co/handle/001/653
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