Modelo in silico con actividad contra la betalactamasa TEM-1 presente en Escherichia Coli

Abstract

La resistencia bacteriana de Escherichia Coli está dada principalmente por betalactamasas, siendo una de las más importantes TEM-1. Para minimizar los obstáculos de métodos tradicionales, se ha propuesto el uso de métodos in silico como QSAR para la búsqueda de nuevos medicamentos. En este estudio, se trabajó sobre 207 moléculas recolectadas de BindingDB, cada una con 977 descriptores calculados mediante Dragon 7.0. Aplicando algoritmos genéticos se seleccionaron los mejores descriptores adaptados a métodos de clasificación (kNN, N3, BNN, CART) para lo que se crearon 2 clases de actividad cuyo umbral es la mediana de los valores de IC50 y se clasificaron 102 moléculas como “muy activas” y 105 moléculas como “menos activas”, con los que se obtuvieron modelos con buena capacidad predictiva. Los resultados demuestran que los modelos QSAR de clasificación (kNN, N3, BNN y CART) son capaces de distinguir entre moléculas activas y menos activas contra la betalactamasa TEM-1 de Escherichia coli, con un alto poder predictivo tanto interna como externamente.