Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y Collaborations Pharmaceuticals han creado una base de datos gratuita de 14,000 macrolactonas conocidas, moléculas grandes utilizadas en el desarrollo de fármacos, que contiene información sobre las características moleculares, la diversidad química y las actividades biológicas de esta estructuraLa base de datos, llamada MacrolactoneDB, llena un vacío de conocimiento sobre estas moléculas y podría servir como una herramienta útil para el descubrimiento de fármacos en el futuro.
Las macrolactonas son moléculas con al menos 12 átomos que componen su estructura en forma de anillo. Entre muchas características útiles, la capacidad de las macrolactonas para unirse a dianas proteicas difíciles las hace adecuadas para medicamentos antivirales, antibióticos, antimicóticos y antiparasitarios. Sin embargo, su tamaño y complejidadla estructura los hace difíciles de sintetizar.
"Las macrolactonas son moléculas titánicas; su tamaño presenta desafíos para los investigadores que quieran trabajar con ellas", dice Sean Ekins, CEO de Collaborations Pharmaceuticals, miembro del Instituto de Medicina Comparativa del estado de Carolina del Norte, empresario residente en Eshelman de UNC-Chapel HillSchool of Pharmacy y autor correspondiente de la investigación: "Queríamos abordar ese problema creando una base de datos disponible públicamente de estas moléculas y sus propiedades".
Estudiante de posgrado del estado de Carolina del Norte y primer autor del artículo Phyo Phyo Zin extrajo 13 bases de datos públicas de 14,000 macrolactonas conocidas, compilándolas en MacrolactoneDB. Solo el 20% de los compuestos de macrolactona que ella curó tenía datos biológicos asociados con ellos.
Zin, Ekins y el Profesor de Química Asociado del Estado de Carolina del Norte, Gavin Williams, realizaron análisis de quimioformática de las propiedades moleculares de las macrolactonas y desarrollaron 91 descriptores para caracterizar mejor las moléculas. Luego, los investigadores analizaron tres objetivos de interés para algunas de las macrolactonas:específicamente malaria, hepatitis C y células T, y usé técnicas de aprendizaje automático para comprender la relación estructura-actividad entre las macrolactonas y estos objetivos.
"Sabemos que las drogas de macrolactona son efectivas, pero hay muchas cosas que no sabemos sobre lo que hace una buena", dice Williams. "Es por eso que nos propusimos hacer esta investigación. Descubrimos que es posible utilizarel aprendizaje automático con estas moléculas y mejorar nuestro análisis y descripción de macrolactonas mejorará los modelos de predicción en el futuro "
"Cualquier persona interesada en estas moléculas o en el desarrollo de fármacos que utilizan macrolactonas ahora tiene una base de datos fácil de usar donde todo es accesible y en un solo lugar", dice Ekins. "Los investigadores pueden hacer preguntas sobre qué hace que una molécula de macrolactona en particular sea adecuada parauna aplicación biológica particular
"Esperemos que MacrolactoneDB nos ayude a comprender esta diversa clase de moléculas y avanzar en la creación de otras nuevas".
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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