ANÁLISE DA RELAÇÃO ESTRUTURA-ATIVIDADE DA SENSIBILIZAÇÃO E PERMEABILIDADE DA PELE
Palavras-chave:
QSAR, sensibilização da pele, permeabilidade da pele, clustering.Resumo
Introdução e objetivos: A sensibilização da pele é uma reação adversa comum causada pela exposição repetida a um agente químico1. Apesar de vários compostos químicos estarem relacionados na sensibilização da pele, existem poucos estudos relacionando a relação entre a estrutura molecular e a potencial sensibilizador desses compostos, incluindo sua relação com a permeabilidade da pele. Metodologia: Foi compilado, curado e integrado o maior conjunto de dados publicamente acessível para sensibilização (381 compostos) e permeabilidade (186 compostos) da pele humana. Para ambos os conjuntos de dados, foram construídos modelos de QSAR rigorosamente validados usando-se Random Forest com descritores moleculares SiRMS e DRAGON. Resultados e discussões: Esses modelos mostraram cobertura razoável (39%-82%) e poder de preditividade externa tão alta quanto CCRext = 71-88% para sensibilização e Q2ext = 87% para permeabilidade. A triagem virtual da biblioteca química da Scorecard usando os modelos que QSAR selecionados identificaram 27 compostos como potenciais agentes sensibilizadores da pele que serão experimentalmente avaliados. Além disso, nós exploráramos a hipótese que o potencial sensibilizador de um composto poderia estar relacionado com sua permeabilidade na pele. A análise de concordância não mostrou nenhuma correlação significante global; contudo, o agrupamento de compostos por similaridade estrutural revelou que há correlação em determinadas classes de compostos. Conclusões: Modelos de QSAR robustos e preditivos revelaram consistência experimental do conjunto de dados dentre as classes químicas e revelou novas regras de relação estrutura-atividadeReferências
OECD. The Adverse Outcome Pathway for Skin Sensitisation Initiated by Covalent Binding to Proteins Part 1: Scientific Evidence. OECD Enviroment, Health and Safaty Publications, p. 1–59, 2012.
Tropsha, A. Best Practices for QSAR Model Development, Validation, and Exploitation. Molecular Informatics, v. 29, p. 476–488, 2010.
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Ciências Farmacêuticas
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