Relación cuantitativa estructura actividad

La relación cuantitativa estructura-actividad (en inglés, Quantitative structure-activity relationship, QSAR, o bien, quantitative structure-property relationship, QSPR) es el proceso por el cual la estructura química se correlaciona cuantitativamente con un proceso bien definido, como la actividad biológica (unión de un fármaco con un receptor) o la reactividad química (afinidad de una sustancia por otra para que produzcan una reacción).La expresión matemática puede entonces usarse para predecir la respuesta de otras estructuras químicas.[1]​ Los primeros acercamientos a la correlación entre la estructura de las moléculas y sus propiedades o actividades podemos encontralos en:logP: coeficiente de reparto = término que cuantifica las mayores o menores cualidades hidrófobas.E: término que cuantifica los aspectos electrónicos de la molécula.S: término que cuantifica los aspectos estéricos y de forma.Este principio cualitativo es también llamado relación estructura-actividad o SAR, Structure-Activity Relationship.Los valores de logP fragmentarios se han determinado estadísticamente.Este método da resultados mixtos y generalmente no se confía en que proporcione una precisión de ±0.1 unidades.Estos subgrafos se clasifican según su orden y su tipo y se puede encontrar semejanza entre moléculas tras la búsqueda del máximo subgrafo común o gráfico kernel.La validación es el proceso por el cual se establecen la fiabilidad y relevancia de un procedimiento para un propósito es.(para un grupo donador que por resonancia interactúa con un centro de reacción deficiente en electrones).El descubrimiento de fármacos, a menudo, supone el uso de QSAR para identificar las estructuras químicas que podrían tener buenos efectos inhibidores sobre una diana biológica específica y tener baja toxicidad (actividad no-específica).Las interacciones proteína-proteína pueden analizarse cuantitativamente mediante las variaciones estructurales resultado de la mutagénesis sitio-dirigida.[21]​ Eso es parte del método del aprendizaje automático que reduce el riesgo de una paradoja SAR (relación estructura-actividad), especialmente teniendo en cuenta que sólo está disponible una cantidad finita de datos.En general todos los problemas QSAR pueden dividirse en codificación[22]​ y aprendizaje.Ofrece la oportunidad de evaluar si se pueden hacer predicciones fiables sobre un compuesto.