Es un proceso complejo que requiere de múltiples disciplinas como la biología, química y farmacología.
[1] Los fármacos pueden ser considerados como el descubrimiento más importante del siglo XX, ya que la vida del ser humano se encuentra, en mayor o menor medida, relacionado con estos productos a lo largo de toda su vida.
Pero ninguna se corresponde a la definición química que tenemos hoy día de fármaco.
Los compuestos activos se someten a varias evaluaciones experimentales que implican ensayos en líneas celulares, animales, y finalmente, pruebas clínicas en humanos.
Los compuestos pasan sofisticadamente por todas las etapas y son aprobados para el uso clínico por el agente regulatorio competente de cada país.
En Estados Unidos, por la Food and Drug Administration (FDA), mientras que en España, por ejemplo, por Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS).
Una diana es un conjunto de entidades biológicas como pueden ser proteínas, genes o ARN.
En la industria farmacéutica, la motivación para el diseño de análogos normalmente se debe a factores económicos y competitivos.
[7] La creación de un fármaco es un proceso iterativo complejo y largo en el tiempo, que comienza con un simple “hit”, normalmente en un ensayo bioquímico in vitro.
Algunos ejemplos de productos naturales en los que se basan estas estrategias son fitoquímicos, metabolitos fúngicos, toxinas y anticuerpos, entre otros.
Dentro del método supervisado se encuentra el análisis de regresión, basándose los primeros modelos de QSAR en regresión lineal multivariante, aunque otros métodos usados recientemente son least absolute shrink-age and selection operator (LASSO).
[12] Hoy día, las técnicas modernas de aprendizaje automático se pueden usar para modelar QSAR, o relaciones cuantitativas estructura-propiedad (QSPR), y desarrollar programas de inteligencia artificial que predicen con precisión in silico como las modificaciones químicas pueden influir en el comportamiento biológico.
Muchas propiedades fisicoquímicas de los fármacos, como la toxicidad, el metabolismo, las interacciones fármaco-fármaco y la carcinogénesis, se han modelado eficazmente mediante técnicas QSAR.
[13] El rendimiento de los modelos QSAR se evalúa habitualmente mediante métricas estándar como la sensibilidad, la especificidad, la precisión y el recuerdo.
Estas colecciones contienen información para realizar cribado virtual, quimiogenómica, análisis estructura-actividad y reposicionamientos de fármacos, entre otros.