Resumen

Las chalconas se han estudiado ampliamente por sus propiedades biológicas y, en particular, por su actividad anticancerígena. En este trabajo, hemos sometido diversos conjuntos de derivados de chalcona al método 3D-QSAR (relación cuantitativa tridimensional estructura-actividad) para estudiar sus actividades anticancerígenas frente al HTC116 (cáncer de colon humano), basándonos en los descriptores tridimensionales: descriptores estéricos y electrostáticos para el método CoMFA (análisis comparativo de campos moleculares) y descriptores estéricos, electrostáticos, hidrofóbicos, donantes de enlaces H y aceptores de enlaces H para el método CoMSIA. Tanto el CoMFA como el modelo CoMSIA presentan valores alentadores del coeficiente de validación cruzada (Q2) de 0,608 y 0,806 y del coeficiente de correlación convencional (R2) de 0,960 y 0,934, respectivamente. Además, se han obtenido valores de R2test de 0,75 y 0,90, respectivamente. Además, también se realizó la prueba de aleatorización y para validar nuestros modelos 3D-QSAR. Basándonos en estos resultados satisfactorios, se han diseñado y predicho diez nuevos compuestos mediante el método in silico ADMET. Este estudio podría ampliar la comprensión de los derivados de chalcona como agentes anticancerígenos y sería de gran ayuda en la optimización de pistas para el descubrimiento temprano de fármacos con actividad anticancerígena altamente potente.

• Materias:Bioquímica Reacciones químicas Propiedades fisicoquímicas Química analítica Química sostenible
• Subjects:Biochemistry Chemical reactions Chemicophysical properties Analytical chemistry Sustainable chemistry
• Palabras claves:actividades anticancerígenas, derivados de chalcona, análisis comparativo de campo molecular, descriptores aceptores de enlace, coeficiente de correlación convencional, descubrimiento temprano de fármacos, cáncer de colon humano, potente actividad anticancerígena, método silico admet, método comsia
• Keywords:anticancer activities, chalcone derivatives, comparative molecular field analysis, bond acceptor descriptors, conventional correlation coefficient, early drug discovery, human colon cancer, potent anticancer activity, silico admet method, comsia method