La quimioinformática (también conocida como quimioinformática ) se refiere al uso de la teoría de la química física con técnicas de informática y ciencias de la información (las llamadas técnicas " in silico ") en aplicación a una variedad de problemas descriptivos y prescriptivos en el campo de la química , incluidas sus aplicaciones a la biología y campos moleculares relacionados . Dichas técnicas in silico son utilizadas, por ejemplo, por compañías farmacéuticas y en entornos académicos para ayudar e informar el proceso de descubrimiento de fármacos , por ejemplo en el diseño de bibliotecas combinatorias bien definidas de compuestos sintéticos, o para ayudar en el diseño de fármacos basado en la estructura . Los métodos también se pueden utilizar en industrias químicas y afines, y en campos como la ciencia ambiental y la farmacología , donde se involucran o estudian procesos químicos. [1]
La quimioinformática ha sido un campo activo en diversas formas desde la década de 1970 y antes, con actividad en departamentos académicos y departamentos de investigación y desarrollo farmacéutico comercial. [2] [ página necesaria ] [ cita necesaria ] El término quimioinformática fue definido en su aplicación al descubrimiento de fármacos por FK Brown en 1998: [3]
La quimioinformática es la mezcla de esos recursos de información para transformar los datos en información y la información en conocimiento con el fin de tomar mejores decisiones más rápidamente en el área de identificación y optimización de fármacos líderes.
Desde entonces, se han utilizado ambos términos, quimioinformática y quimioinformática, [ cita requerida ] aunque, lexicográficamente , la quimioinformática parece usarse con más frecuencia, [ ¿cuándo? ] [4] [5] a pesar de que académicos en Europa se declararon a favor de la variante quimioinformática en 2006. [6] En 2009, editores ejecutivos transatlánticos fundaron una importante revista de Springer en el campo llamada Journal of Cheminformatics . [7]
La quimioinformática combina los campos de trabajo científicos de la química, la informática y la ciencia de la información, por ejemplo en las áreas de topología , teoría de grafos químicos , recuperación de información y minería de datos en el espacio químico . [8] [ página necesaria ] [9] [ página necesaria ] [10] [11] [ página necesaria ] La quimioinformática también se puede aplicar al análisis de datos para varias industrias como papel y pulpa , tintes y otras industrias afines. [12]
Una aplicación principal de la quimioinformática es el almacenamiento, la indexación y la búsqueda de información relacionada con los compuestos químicos. [13] La búsqueda eficiente de dicha información almacenada incluye temas que se tratan en la informática, como la minería de datos, la recuperación de información, la extracción de información y el aprendizaje automático . [ cita requerida ] Los temas de investigación relacionados incluyen: [ cita requerida ]
La representación in silico de estructuras químicas utiliza formatos especializados como las especificaciones simplificadas de entrada de línea molecular (SMILES) [14] o el lenguaje de marcado químico basado en XML . [15] Estas representaciones se utilizan a menudo para el almacenamiento en grandes bases de datos químicas . [ cita requerida ] Si bien algunos formatos son adecuados para representaciones visuales en dos o tres dimensiones, otros son más adecuados para estudiar interacciones físicas, modelado y estudios de acoplamiento. [ cita requerida ]
Los datos químicos pueden pertenecer a moléculas reales o virtuales. Se pueden generar bibliotecas virtuales de compuestos de diversas maneras para explorar el espacio químico y plantear hipótesis sobre compuestos nuevos con las propiedades deseadas. Recientemente se generaron bibliotecas virtuales de clases de compuestos (fármacos, productos naturales, productos sintéticos orientados a la diversidad) utilizando el algoritmo FOG (crecimiento optimizado de fragmentos). [16] Esto se hizo utilizando herramientas quimioinformáticas para entrenar las probabilidades de transición de una cadena de Markov en clases auténticas de compuestos y luego utilizando la cadena de Markov para generar compuestos nuevos que fueran similares a la base de datos de entrenamiento.
A diferencia del cribado de alto rendimiento , el cribado virtual implica el cribado computacional in silico de bibliotecas de compuestos, mediante diversos métodos como el acoplamiento , para identificar miembros que probablemente posean propiedades deseadas, como la actividad biológica contra un objetivo determinado. En algunos casos, se utiliza la química combinatoria en el desarrollo de la biblioteca para aumentar la eficiencia en la explotación del espacio químico. Más comúnmente, se criba una biblioteca diversa de moléculas pequeñas o productos naturales .
Se trata del cálculo de valores cuantitativos de relación estructura-actividad y de relación cuantitativa de propiedades estructurales , que se utilizan para predecir la actividad de compuestos a partir de sus estructuras. En este contexto, también existe una fuerte relación con la quimiometría . Los sistemas expertos químicos también son relevantes, ya que representan partes del conocimiento químico como una representación in silico . Existe un concepto relativamente nuevo de análisis de pares moleculares emparejados o MMPA impulsado por predicción que se combina con el modelo QSAR para identificar el acantilado de actividad. [17]