Clasificación y cribado virtual de candidatos a fármaco anticoccidiales mediante el empleo de una estrategia probabilística de combinación de la información

• Autores: Elena Rosa Domínguez, Maykel Cruz Monteagudo, María Fernanda Borges, M. Natália D.S. Cordeiro, Raylen Escobar Román, Raudel Olazábal Ríos
• Localización: Afinidad: Revista de química teórica y aplicada, ISSN 0001-9704, Vol. 68, Nº. 554, 2011, págs. 301-310
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el presente trabajo se empleó la Teoría de Dempster-Shafer (TOS) en la implementación de una estrategia con- junta de clasificación y/o cribado virtual de candidatos a fármaco con potencial actividad anti-coccidia, basada en la combinación de la información proveniente de múltiples modelos QSAR derivados de diferentes representaciones de la estructura molecular. El resultado de la aplicación de esta estrategia condujo a un desempeño significativamente superior al uso individual de modelos de clasificación, lográndose porcentajes de exactitud/sensibilidad/especificidad superiores al 94%/86%/96% y 86%/75%/89% en las series de entrenamiento y predicción, respectivamente. A su vez, la aplicación de esta estrategia conjunta condujo a medidas de enriquecimiento significativamente superiores al uso individual de modelos predictivos como herramientas para el cribado virtual. Todos estos resultados sugieren que el empleó la Teoría de Dempster-Shafer (TDS) como base teórica para la implementación de una estrategia conjunta de clasificación y/o cribado virtual puede ser eficientemente empleada en el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos candidatos a fármaco con potencial actividad anticoccidia y de esta forma contribuir a superar los problemas de resistencia a las terapias actuales.