Métodos computacionales para estimar la afinidad de un complejo ligando-receptor

Author:

Bello Ramírez Martiniano1ORCID

Affiliation:

1. Instituto Politécnico Nacional, México

Abstract

A la fecha se han empleado diferentes métodos basados en la estructura para cuantificar las interacciones receptor-ligando, y a partir de estas predecir la energía libre de asociación que proporcionara un estimado de la afinidad de un compuesto por una diana terapéutica. Entre estos métodos está el acoplamiento molecular y las simulaciones de dinámica molecular en conjunto con métodos de cálculo de energía libre de asociación. El acoplamiento molecular, aunque tiene un alto potencial selectivo posee un éxito limitado en la precisión de la estimación de la energía de solvatación y consideración de cambios en la entropía conformacional. Por lo tanto, se ha recurrido a técnicas computacionales más eficientes que predicen la energía libre de unión de una manera más precisa, como lo son los métodos que combinan mecánica molecular con métodos de cálculo de energía. En este contexto, los métodos MMPBSA y MMGBSA permiten predecir la energía libre de unión usando mecánica molecular y modelos continuos de solvatación implícita. Estas técnicas han facilitado la identificación de diferentes compuestos con alta afinidad por una diana farmacológica. En este artículo científico describiremos las bases fundamentales de los métodos MMPBSA y MMGBSA, así como algunos avances relacionados con el empleo de ambos métodos.

Publisher

Revista Latinoamericana de Difusion Cientifica, Editorial Difusion Cientifica

Subject

Pharmacology (medical),Complementary and alternative medicine,Pharmaceutical Science

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3