Epitalón es uno de esos temas donde los detalles importan más que los titulares. Esta página reúne los antecedentes, los mecanismos y los puntos prácticos que más se consultan.
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=== Químicas === Una de las primeras aplicaciones históricas de las aplicaciones QSAR fue la predicción de los puntos de ebullición. Es bien conocido, por ejemplo, que dentro de una determinada familia de compuestos químicos, especialmente de química orgánica, existe una correlación fuerte entre la estructura y las propiedades observadas. Un ejemplo sencillo es la relación entre el número de átomos de carbono en alcanos y su punto de ebullición. Hay una tendencia clara en elaumento del punto de ebullición con el incremento del número de átomos de carbono y esto sirve como medio de predecir el punto de ebullición de los alcanos superiores. Otras aplicaciones muy interesantes son los métodos de la ecuación de Hammett, que se indica más abajo, la ecuación de Taft y la predicción de la constante de disociación de los ácidos, Ka.
Fuentes: es.wikipedia.org
En la ecuación de Hammett anterior, se relacionan las constantes de disociación de dos reacciones de ionización del ácido benzoico con el anillo benzoico sin sustituir KH) y del ácido fenilacético con el anillo también sin sustituir, (K'H). El valor σ puede tomar tres tipos de valores numéricos según el tipo de sustituyente: σ=0 cuando el sustituyente es el hidrógeno, σ>0 cuando es un aceptor de electrones y σ<0 cuando es un donador de electrones. El valor de ρ (pendiente de la función de la ecuación) mide la sensibilidad de la reacción: el valor puede ser positivo o negativo,; si ρ es grande, la reacción es muy sensible; y el signo del valor refleja la presencia de cargas negativas o positivas. No obstante, existen tres excepciones a la función lineal de la ecuación de Hammett: p-CO2Et, p-SO2Me, p-NO2, debido a la resonancia. En estos casos se introducen nuevos parámetros:
Fuentes: es.wikipedia.org
=== Biológicas === La actividad biológica de las moléculas se mide habitualmente en ensayos para establecer el nivel de inhibición de determinadas transducciones de señales o rutas metabólicas. Las sustancias químicas pueden ser también biológicamente activas si poseen toxicidad. 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). La predicción del coeficiente de partición, log P, es de especial interés. Es una medida importante en la identificación de sustancias con potencial farmacológico de acuerdo con la regla de cinco de Lipinsky. Mientras que muchos análisis de las relaciones cuantitativas estructura-actividad suponen la interacción de una familia de moléculas con una enzima o con un sitio receptor de acoplamiento, QSAR puede usarse también para estudiar las interacciones en el dominio estructural de las proteínas. Las interacciones proteína-proteína pueden analizarse cuantitativamente mediante las variaciones estructurales resultado de la mutagénesis sitio-dirigida. En la toxicología computacional moderna, los modelos QSAR se integran con algoritmos de aprendizaje automático como redes neuronales profundas y máquinas de vectores de soporte. Estas herramientas permiten predecir perfiles de toxicidad con alta precisión utilizando grandes conjuntos de datos experimentales y propiedades moleculares calculadas.
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Esto ha permitido sustituir parcialmente estudios in vivo por evaluaciones in silico más rápidas y reproducibles, y ha sido respaldado por iniciativas regulatorias como el programa ToxCast de la EPA. 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. (Véase también el Estimador No-sesgado de mínima varianza, MVUE). En general todos los problemas QSAR pueden dividirse en codificación y aprendizaje.
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La investigación sobre Epitalón se apoya sobre todo en estudios de laboratorio y en modelos animales; los datos clínicos varían según la sustancia. Reflejamos el estado de la literatura.
Lo decisivo son la pureza y la analítica (HPLC, espectrometría de masas), una reconstitución correcta y un almacenamiento adecuado.%!(EXTRA string=Epitalón)
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