La similitud química (o similitud molecular ) se refiere a la similitud de elementos químicos , moléculas o compuestos químicos con respecto a cualidades estructurales o funcionales, es decir, el efecto que el compuesto químico tiene sobre los socios de reacción en entornos inorgánicos o biológicos. Los efectos biológicos y, por tanto, también la similitud de efectos se cuantifican normalmente utilizando la actividad biológica de un compuesto. En términos generales, la función puede estar relacionada con la actividad química de los compuestos (entre otros).
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La noción de similitud química (o similitud molecular ) es uno de los conceptos más importantes en quimioinformática . [1] [2] Desempeña un papel importante en los enfoques modernos para predecir las propiedades de los compuestos químicos, diseñar productos químicos con un conjunto predefinido de propiedades y, especialmente, en la realización de estudios de diseño de fármacos mediante la detección de grandes bases de datos que contienen estructuras de disponibles (o potencialmente disponibles) productos químicos. Estos estudios se basan en el principio de propiedad similar de Johnson y Maggiora, que establece: compuestos similares tienen propiedades similares . [1]
Medidas de similitud
La similitud química se describe a menudo como la inversa de una medida de distancia en el espacio del descriptor. Ejemplos de medidas de distancia inversa son los núcleos de moléculas , que miden la similitud estructural de los compuestos químicos. [3]
Búsqueda de similitudes y cribado virtual
El cribado virtual basado en similitudes [4] (un tipo de cribado virtual basado en ligandos) supone que todos los compuestos de una base de datos que son similares a un compuesto de consulta tienen una actividad biológica similar. Aunque esta hipótesis no siempre es válida, [5] con bastante frecuencia el conjunto de compuestos recuperados se enriquece considerablemente con activos. [6] Para lograr una alta eficacia del cribado basado en similitudes de bases de datos que contienen millones de compuestos, las estructuras moleculares suelen estar representadas por cribados moleculares (claves estructurales) o por huellas dactilares moleculares de tamaño fijo o de tamaño variable . Las pantallas moleculares y las huellas digitales pueden contener información tanto en 2D como en 3D. Sin embargo, las huellas digitales en 2D, que son una especie de descriptores de fragmentos binarios, dominan en esta área. Las claves estructurales basadas en fragmentos, como las claves MDL, [7] son suficientemente buenas para manejar bases de datos químicas pequeñas y medianas, mientras que el procesamiento de bases de datos grandes se realiza con huellas dactilares que tienen una densidad de información mucho mayor. Las huellas dactilares Daylight basadas en fragmentos, [8] BCI, [9] y UNITY 2D (Tripos [10] ) son los ejemplos más conocidos. La medida de similitud más popular para comparar estructuras químicas representadas por medio de huellas dactilares es el coeficiente T de Tanimoto (o Jaccard) . Por lo general, dos estructuras se consideran similares si T > 0,85 (para huellas dactilares de luz diurna). Sin embargo, es un malentendido común que una similitud de T > 0.85 refleja bioactividades similares en general ("el mito de 0.85"). [11]
Red de similitud química
El concepto de similitud química se puede ampliar para considerar la teoría de la red de similitud química , donde las propiedades descriptivas de la red y la teoría de gráficos se pueden aplicar para analizar un gran espacio químico , estimar la diversidad química y predecir el objetivo de un fármaco . Recientemente, también se han desarrollado redes de similitud química 3D basadas en la conformación de ligandos 3D, que se pueden usar para identificar ligandos de salto de andamio.
Ver también
Referencias
- ^ a b Johnson, AM; Maggiora, GM (1990). Conceptos y aplicaciones de la similitud molecular . Nueva York: John Willey & Sons. ISBN 978-0-471-62175-1.
- ^ N. Nikolova; J. Jaworska (2003). "Enfoques para medir la similitud química - una revisión". QSAR y ciencia combinatoria . 22 (9-10): 1006-1026. doi : 10.1002 / qsar.200330831 .
- ^ Ralaivola, Liva; Swamidass, Sanjay J .; Hiroto, Saigo; Baldi, Pierre (2005). "Graficar núcleos para informática química". Redes neuronales . 18 (8): 1093-1110. doi : 10.1016 / j.neunet.2005.07.009 . PMID 16157471 .
- ^ Rahman, SA; Bashton, M .; Holliday, GL; Schrader, R .; Thornton, JM (2009). "Kit de herramientas del detector de subgrafos de moléculas pequeñas (SMSD)" . Revista de Cheminformatics . 1 (12): 12. doi : 10.1186 / 1758-2946-1-12 . PMC 2820491 . PMID 20298518 .
- ^ Kubinyi, H. (1998). "Similitud y disimilitud: punto de vista de un químico medicinal". Perspectivas en el descubrimiento y el diseño de fármacos . 9-11 : 225-252. doi : 10.1023 / A: 1027221424359 .
- ^ Martin, YC; Kofron, JL; Traphagen, LM (2002). "¿Las moléculas estructuralmente similares tienen una actividad biológica similar?". J. Med. Chem. 45 (19): 4350–4358. doi : 10.1021 / jm020155c . PMID 12213076 .
- ^ Durant, JL; Leland, BA; Henry, DR; Nourse, JG (2002). "Reoptimización de claves MDL para uso en descubrimiento de fármacos". J. Chem. Inf. Computación. Sci. 42 (6): 1273-1280. doi : 10.1021 / ci010132r . PMID 12444722 .
- ^ "Daylight Chemical Information Systems Inc" .
- ^ "Barnard Chemical Information Ltd" . Archivado desde el original el 11 de octubre de 2008.
- ^ "Tripos Inc" .
- ^ Maggiora, G .; Vogt, M .; Stumpfe, D .; Bajorath, J. (2014). "Similitud molecular en química medicinal". J. Med. Chem. 57 (8): 3186–3204. doi : 10.1021 / jm401411z . PMID 24151987 .
enlaces externos
- Bender, Andreas; Glen, Robert C. (2004). "Similitud molecular: una técnica clave en informática molecular". Química orgánica y biomolecular . Real Sociedad de Química (RSC). 2 (22): 3204-18. doi : 10.1039 / b409813g . ISSN 1477-0520 . PMID 15534697 .
- Small Molecule Subgraph Detector (SMSD) : una biblioteca de software basada en Java para calcular el subgráfico común máximo (MCS) entre moléculas pequeñas. Esto nos permite encontrar similitudes / distancias entre moléculas. El MCS también se utiliza para detectar compuestos similares a fármacos al golpear moléculas, que comparten una subgrafía (subestructura) común.
- Similitud basada en kernel para clustering, regresión y modelado QSAR
- Brutus : una herramienta de análisis de similitud basada en campos de interacción molecular.