1.7. Interacciones ligando-proteína Flashcards

1
Q

¿Qué es la química combinatoria?

A

Es la síntesis de un gran número de moléculas diferentes pero estructuralmente similares

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2
Q

¿Qué es el screening virtual?

A

La gama de técnicas bioinformáticas in silico utilizadas para buscar en grandes bases de datos para seleccionar un número menor de ensayos biológicos

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3
Q

¿De qué depende el uso de una técnica u otra de screening virutal?

A

De la información disponible sobre la diana

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4
Q

Árbol de decisión para escoger la técnica de screening virtual que se va a usar

A

Si se conoce la estructura 3D de la diana: métodos basados en la estructura como el estudio de acoplamiento de proteína-ligando

Si se desconoce la estructura 3D de la diana: métodos basados en el ligando

Si se desconoce la estructura 3D de la diana, y sólo se conocen moléculas que la activan (agonistas): método basado en similitud y mapeo farmacofórico

Si se desconoce la estructura 3D de la diana y se conocen agonistas y antagonistas: métodos de aprendizaje automático (machine learning)

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5
Q

¿Qué es el similar property principle (principio de propiedad similar)?

A

Las moléculas estructuralmente similares tienden a tener propiedades similares

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6
Q

¿Qué es el acantilado de actividad (activity cliff)?

A

Cuando una molécula parecida pierde la actividad debido a un cambio estructural mínimo. Es el principal reto al aplicar el principio de propiedad similar.

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7
Q

¿Qué es la proyección virtual?

A

Ranking de compuestos de una base de datos en función a la similitud con el compuesto de referencia

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8
Q

¿Cuál es el principal reto en la proyección virtual?

A

Requiere una manera de medir la similitud, un parámetro subjetivo

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9
Q

Componentes de la medida de asimilación para una proyección virtual (3):

A

Descriptores moleculares
Coeficiente de similitud
Función de ponderación

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10
Q

¿Cómo funcionan los descriptores moleculares?

A

Se asigna un valor numérico a las estructuras, propiedades fisicoquímicas, propiedades 2D y 3D de una molécula para poder usarlos en la comparación

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11
Q

¿Qué son las 2D fingerprints (huellas digitales 2D)?

A

Representación de una molécula como un vector binario. Cada ‘bit’ del vector representa un fragmento de la molécula.

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12
Q

¿Cómo se interpretan las huellas digitales 2D?

A

La presencia de un fragmento se representa como “1” y la ausencia como “0”. La similaridad de las moléculas se basa en la cantidad de ‘bits’ presentes en ambas moléculas

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13
Q

¿Qué es el coeficiente de similitud?

A

Medida cuantitativa de la similitud entre moléculas que emplea las huellas digitales 2D para hacer el ranking de las moléculas. (Número entre 0-1)

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14
Q

¿Cómo se calcula el coeficiente de similitud (también Coeficiente de Tanimoto)?

A

SIM = C / ( R + D - C )
C: número de bits iguales entre ambas moléculas (tanto si son 0 o 1)
R: bits únicos a la estructura de referencia
D: bits únicos a la estructura de base de datos (la que se está comparando a la de referencia)

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15
Q

¿Cuál es la princinpal limitación de los descriptores 2D?

A

Existen moléculas con baja similitud según estos descriptores que tienen funciones similares (como la morfina y la metadona).

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16
Q

¿Qué es el scaffold hopping (salto de plataforma)?

A

Es la identificación de compuestos estructuralmente novedosos mediante la modificación de la estructura central de la molécula

17
Q

¿Para qué se hacen los saltos de plataforma?

A

Para evitar problemas de patente
Proporcionan alternativas si surgen problemas tipo ADME o químicos

18
Q

¿Cuáles son los descriptores para el salto de plataforma?

A

Cláves farmacofóricas (Claves Similog)
Gráficos reducidos
Similitud en 3D

19
Q

¿Qué son los gráficos reducidos?

A

Gráficos que simplifican la complejidad de las moléculas. Resumen las propiedades fisicoquímicas fundamentales y olvidan las demás. Se pueden pasar a clave numérica

20
Q

¿Cómo funciona la similitud en 3D?

A

Las moléculas de la base de datos se representan como una serie de estructuras 3D. Un algoritmo las alinea y genera un ranking en base a la similitud con las estructuras de la molécula de referencia

21
Q

La similitud en 3D es mejor que la similitud en 2D. ( V / F )

A

Falso; interesa generar un ranking con varias técnicas y sumar las posiciones de ambas listas

22
Q

Principales diferencias entre los descriptores 2D y 3D: (esto me lo he inventado yo para entender, no está en diapos ni apuntes)

A

Los 2D consideran la presencia de grupos, los 3D consideran su conformación en el espacio (distancias, ángulos…)

23
Q

Cálculo de coeficiente de similitud en 3D basada en la alineación de volumen:

A

SIM = Vc / ( Va + Vb + Vc )
Vc: volumen común
Va: volumen molécula referencia
Vb: volumen molécula problema

24
Q

Limitación principal de los descriptores 3D:

A

La flexibilidad conformacional; una sola estructura tiene muchas conformaciones posibles en función de la rotación sobre enlaces simples, las conformaciones de anillos aromáticos…

25
Q

Maneras de solucionar el problema de la flexibilidad conformacional (2):

A

Conformer selection (elección de confórmeros)
Exploración del espacio conformacional

26
Q

¿Cómo funciona la selección de confórmeros?

A

Para cada molécula se crea una base de datos con sus distintos confórmeros, y se hace un análisis de similitud en 3D para cada uno. Es importante el balance entre la cobertura (muchos confórmeros por molécula) y la eficiencia (selección de pocos confórmeros más relevantes)

27
Q

¿Qué es un farmacóforo?

A

El conjunto de características estéricas y electrónicas necesarias para que un ligando interaccione con su diana de la manera que queremos (activar o bloquear)