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Boletín médico del Hospital Infantil de México
versión impresa ISSN 1665-1146
Resumen
PRADA-GRACIA, Diego; HUERTA-YEPEZ, Sara y MORENO-VARGAS, Liliana M.. Aplicación de métodos computacionales para el descubrimiento, diseño y optimización de fármacos contra el cáncer. Bol. Med. Hosp. Infant. Mex. [online]. 2016, vol.73, n.6, pp.411-423. ISSN 1665-1146. https://doi.org/10.1016/j.bmhimx.2016.10.006.
El desarrollo de un nuevo fármaco es un proceso complejo y arriesgado que requiere una enorme cantidad de tiempo y dinero. Se estima que el proceso estándar para producir un nuevo fármaco, desde su descubrimiento hasta que acaba en el mercado, puede tardar hasta 15 años y tener un costo de mil millones de dólares (USD). Por fortuna, este escenario ha cambiado recientemente con la llegada de nuevas tecnologías y metodologías. Entre ellas, los métodos computacionales se han convertido en un componente determinante en muchos programas de descubrimiento de fármacos. En un esfuerzo por incrementar las posibilidades de encontrar nuevas moléculas con potencial farmacológico, se utilizan técnicas como el cribado virtual de quimiotecas construidas con base en ligandos o estructuras para la identificación de hits y hasta para la optimización de compuestos líder. En lo que respecta al diseño y descubrimiento de nuevos candidatos a fármacos contra el cáncer, estos enfoques tienen, a la fecha, un impacto importante y aportan nuevas posibilidades terapéuticas. En este artículo se revisa el concepto del diseño racional de moléculas con potencial farmacológico, ilustrando los principios clave con algunos de los ejemplos más representativos y exitosos de moléculas identificadas mediante estas aproximaciones. Se incluyen casos desarrollados en el campo del diseño de fármacos contra el cáncer con la finalidad de mostrar cómo, con la ayuda del diseño asistido por computadora, se pueden generar nuevos fármacos que den esperanza a millones de pacientes.
Palabras llave : Descubrimiento y diseño de fármacos asistidos por ordenador; Predicción de blancos; Farmacóforo; Identificación de hits; Optimización de líderes; Cáncer.