Bioinformática en la evaluación de constituyentes del LECISAN con proteínas dianas del metabolismo oxidativo y procesos inflamatorios

Resumen

En la búsqueda de nuevos fármacos, el objetivo principal es encontrar moléculas que puedan interferir alguna vía o señal metabólica responsable de una enfermedad. El objetivo de esta investigación fue evaluar el efecto in silico de constituyentes del LECISAN con proteínas dianas del metabolismo oxidativo y procesos inflamatorios.  El acoplamiento se llevó a cabo a través del programa AutoDock 4.2 (http://autodock.scripps.edu) y las estructuras de dianas moleculares se obtuvo con la base de datos de proteínas, PDB (www.wwpdb.org). Se estimaron la energía libre (ΔG), la constante de disociación (Ki) y la eficiencia de ligando (LE) con los que se seleccionaron los mejores modelos de acoplamiento. Los mejores indicadores de ΔG y Ki, correspondieron a los complejos, con valores de ΔG (-9,19 y -7,63kcal/moL) y Ki (0,183µM y 2,37µM), respectivamente. La eficiencia de ligando alcanzó valores adecuados para dianas relacionadas con la inflamación. El estudio predictivo in silico reveló potencialidades de la lisofosfatidilcolina (LPC), constituyente el LECISAN, con posible actividad pro-inflamatoria mediante la vía de la enzima 5-LOX, con participación de la enzima COX, y el factor NFkB. Los resultados mostraron valores no promisorios de ∆G, Ki para las interacciones con enzimas antioxidantes.
Palabras Clave: LECISAN; acoplamiento molecular; modelos in silico; bioinformática.

ABSTRACT
In the search for new drugs, the main objective is to find molecules that can interfere with some pathway or metabolic signal responsible for a disease. The objective of this research was evaluate the in silico effect of constituents of LECISAN with target proteins of oxidative metabolism and inflammatory processes. The docking was carried out through the AutoDock 4.2 program (http://autodock.scripps.edu) and the structures of molecular targets were obtained from the protein database, PDB (www.wwpdb.org). The free energy (ΔG), the dissociation constant (Ki) and the ligand efficiency (LE) were estimated with which the best coupling models were selected.The best indicators of ΔG and Ki corresponded to the complexes, with values of ΔG (-9.19 and -7.63kcal/moL) and Ki (0.183µM and 2.37µM), respectively. The ligand efficiency reached adequate values for targets related to inflammation. The in silico predictive study revealed the potential of lysophosphatidylcholine (LPC), as a constituent of LECISAN, with possible pro-inflammatory activity through the 5-LOX enzyme pathway, with the participation of the COX enzyme, and the NFkB factor. The results showed unpromising values of ∆G, Ki for the interactions with antioxidant enzymes.
Keywords: LECISAN; molecular docking; in silico models, bioinformatics.