Posgrado
  1. Química Física  1.1. Termodinámica  1.1.1. Leyes de la Termodinámica  1.1.2. Entalpía y capacidad calorífica  1.1.3. Entropía y energía libre  1.1.4. Equilibrio de Fase  1.1.5. Termodinámica estadística  1.1.6. Ciclo termodinámico  1.1.7. Fugacidad y actividad  1.2. Química Cuántica  1.2.1. Principios de la mecánica cuántica  1.2.2. Ecuación de Schrödinger  1.2.3. Partícula en una caja  1.2.4. Operadores y valores propios  1.2.5. Orbitales atómicos  1.2.6. Teoría de orbitales moleculares  1.2.7. Teoría de perturbaciones  1.2.8. Teoría del enlace de valencia  1.2.9. Hibridación y enlace químico  1.3. Cinética química  1.3.1. Leyes de velocidad y mecanismos de reacción  1.3.2. Teoría de colisiones  1.3.3. Teoría del estado de transición  1.3.4. Cinética Enzimática  1.3.5. Reacciones en cadena y polimerización  1.3.6. Reacciones fotoquímicas  1.4. Mecánica estadística  1.4.1. Función de partición  1.4.2. Funciones de distribución molecular  1.4.3. Distribución de Boltzmann  1.4.4. Estadísticas de Bose–Einstein y Fermi–Dirac  1.5. Espectroscopía  1.5.1. Espectroscopía Rotacional  1.5.2. Espectroscopia Vibracional  1.5.3. Espectroscopía Electrónica  1.5.4. Espectroscopia de resonancia magnética nuclear  1.5.5. Espectrometría de Masas  1.5.6. Espectroscopía Raman  1.5.7. Espectroscopía de resonancia paramagnética electrónica  1.6. Química de superficies y coloides  1.6.1. Isoterma de absorción  1.6.2. Tensión superficial y mojado  1.6.3. Estabilidad Coloidal  1.6.4. Catalisis  1.6.5. Emulsiones y micelas  1.7. Electroquímica  1.7.1. Ecuación de Nernst  1.7.2. Células electroquímicas  1.7.3. Conductividad y movilidad  1.7.4. Guerra  1.7.5. Celdas de combustible  1.7.6. Electrólisis
  2. Química orgánica  2.1. Mecanismo de reacción  2.1.1. Reacciones de sustitución nucleofílica  2.1.2. Reacciones de adición electrofílica  2.1.3. Reacciones de eliminación  2.1.4. Reacciones de reordenamiento  2.1.5. Reacciones radicales  2.1.6. Reacciones pericíclicas  2.2. Espectroscopia y determinación estructural  2.2.1. Espectroscopía UV-Vis  2.2.2. Espectroscopia IR  2.2.3. Espectroscopía de RMN  2.2.4. Espectrometría de Masa  2.2.5. Cristalografía de rayos X  2.3. Estereoscópico  2.3.1. Quiralidad y actividad óptica  2.3.2. Análisis estructural  2.3.3. Isomería geométrica  2.3.4. Estereoquímica Dinámica  2.4. Química Organometálica  2.4.1. Reactivos de organolitio y organomagnesio  2.4.2. Reacciones de acoplamiento cruzado catalizadas por paladio  2.4.3. Complejos de metales de transición  2.4.4. Enlace metal-carbono  2.5. Química de polímeros  2.5.1. Mecanismo de polimerización  2.5.2. Características de los Polímeros  2.5.3. Polímero Biodegradable  2.5.4. Polímero conductor  2.5.5. Polímeros supramoleculares  2.6. Química medicinal  2.6.1. Diseño y desarrollo de fármacos  2.6.2. Farmacocinética y farmacodinámica  2.6.3. Relaciones estructura-actividad  2.6.4. Acoplamiento molecular y selección de fármacos
  3. Química inorgánica  3.1. Química de coordinación  3.1.1. Teoría del campo cristalino  3.1.2. Teoría del campo de ligandos  3.1.3. Serie espectroquímica  3.1.4. Quelación y estabilidad  3.2. Química Organometálica  3.2.1. Carbonilos Metálicos  3.2.2. Catalysis por complejos organometálicos  3.2.3. Metalocenos  3.3. Química bioinorgánica  3.3.1. Metaloproteínas y enzimas  3.3.2. El rol de los metales en los sistemas biológicos  3.3.3. Transporte y almacenamiento de iones metálicos  3.4. Química del estado sólido  3.4.1. Estructuras Cristalinas  3.4.2. Teoría de bandas de los sólidos  3.4.3. Superconductors  3.4.4. Defectos en el cristal  3.5. Lantánidos y Actínidos  3.5.1. Configuración electrónica en lantánidos y actínidos  3.5.2. Química de coordinación de los lantánidos  3.5.3. Propiedades Magnéticas de los Lantánidos
  4. Química analítica  4.1. Cromatografía  4.1.1. Cromatografía de Gases  4.1.2. Cromatografía Líquida de Alta Resolución  4.1.3. Cromatografía en Capa Fina  4.2. Técnicas Espectroscópicas  4.2.1. Espectroscopía de absorción atómica  4.2.2. Difracción de rayos X  4.2.3. Espectroscopía de plasma acoplado inductivamente  4.3. Métodos electroanalíticos  4.3.1. Potenciometría  4.3.2. Voltametría  4.3.3. Colometría  4.4. Espectrometría de masas  4.4.1. Técnica de Ionización  4.4.2. Patrón de Fragmentación  4.5. Chemometría  4.5.1. Análisis multidisciplinario  4.5.2. Aprendizaje Automático en Química
  5. Química Teórica y Computacional  5.1. Simulación de dinámica molecular  5.1.1. Force fields and energy minimization  5.1.2. Simulación de Monte Carlo en simulaciones de dinámica molecular  5.2. Métodos químicos cuánticos  5.2.1. Teoría de Hartree–Fock  5.2.2. Teoría del funcional de la densidad  5.2.3. Métodos semiempíricos  5.3. Diseño computacional de fármacos  5.3.1. Alineamiento Molecular  5.3.2. Modelado QSAR  5.3.3. Tamizaje Virtual
  6. Bioquímica  6.1. Enzyme Kinetics  6.1.1. Cinética de Michaelis-Menten  6.1.2. Mecanismo de inhibición  6.2. Metabolismo y Bioenergética  6.2.1. Glicólisis  6.2.2. Ciclo del ácido cítrico  6.2.3. Cadena de transporte de electrones  6.3. Biología Molecular  6.3.1. Replicación y reparación del ADN  6.3.2. La síntesis de proteínas  6.3.3. Regulación Génica  6.4. Bioquímica Estructural  6.4.1. Plegado de proteínas  6.4.2. Biofísica de Membranas
  7. Química Ambiental  7.1. Química Atmosférica  7.1.1. Gases de efecto invernadero  7.1.2. Agotamiento del ozono  7.1.3. Contaminantes del aire y humo  7.2. Química del Agua  7.2.1. pH y dureza del agua  7.2.2. Tratamiento de aguas residuales  7.2.3. Química Acuática  7.3. Química del Suelo  7.3.1. Contaminación por metales pesados  7.3.2. pH del Suelo y Amortiguación  7.3.3. Ciclo de nutrientes  7.4. Toxicología y Seguridad Química  7.4.1. Toxicocinética  7.4.2. Evaluación de Riesgos en Toxicología y Seguridad Química en Química Ambiental  7.4.3. Efectos de los contaminantes en el medio ambiente

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Modelado QSAR


El modelado de relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR, por sus siglas en inglés) es un método importante en el campo del diseño de fármacos computacional, que combina la química y la biología a través de enfoques computacionales. Es central en la química teórica y computacional, especialmente a nivel de pregrado, donde se utiliza para predecir la actividad de compuestos químicos, ayudando así en el diseño de nuevos medicamentos.

Entendiendo QSAR

El modelado QSAR implica el desarrollo de modelos matemáticos que vinculan la estructura química de los compuestos con su actividad biológica. El principio principal de QSAR es la suposición de que moléculas similares tienen actividades similares. En QSAR, la estructura de un compuesto se expresa en términos de varios descriptores, que son valores numéricos que representan diferentes propiedades moleculares.

Descriptor

Los descriptores son el idioma de QSAR, traduciendo la estructura de una molécula en una forma adecuada para el análisis numérico. Pueden clasificarse ampliamente en las siguientes categorías:

  • Descriptores constitucionales: Estos incluyen cálculos simples como el número de átomos, el número de enlaces o el peso molecular. Por ejemplo, para una molécula orgánica simple como el metano (CH 4), un descriptor constitucional podría ser el número de átomos de hidrógeno (4).
  • Detalles geométricos: Estos involucran la forma 3D de la molécula. Por ejemplo, los ángulos de enlace en el agua (H 2 O) son de aproximadamente 104.5 grados.
  • Descriptores electrónicos: Estos describen propiedades electrónicas como el momento dipolar o la afinidad electrónica. Por ejemplo, el momento dipolar del agua es de aproximadamente 1.85 Debye.
  • Descriptores termodinámicos: Propiedades como el punto de ebullición o la capacidad calorífica entran en esta categoría. Por ejemplo, el metanol (CH 3 OH) tiene un punto de ebullición de aproximadamente 65°C.

Desarrollo del modelo QSAR

El desarrollo de un modelo QSAR es un proceso estructurado que a menudo implica varios pasos importantes:

  1. Recolección de datos: Esto implica reunir un conjunto grande y diverso de compuestos con actividades biológicas conocidas. Por ejemplo, un conjunto de datos podría incluir compuestos con actividad inhibidora medida contra una enzima específica.
  2. Codificación de estructuras: Luego, cada compuesto se traduce en un conjunto de descriptores. Una molécula como el etano (C 2 H 6) podría tener descriptores de su tamaño, forma y propiedades electrónicas.
  3. Construcción del modelo: Usando técnicas estadísticas o de aprendizaje automático, se construye un modelo para relacionar descriptores con actividad. Se utilizan técnicas como regresión lineal, árboles de decisión o redes neuronales.
  4. Validación del modelo: Este paso importante consiste en probar la capacidad predictiva del modelo utilizando un conjunto diferente de compuestos. A menudo se usan métricas de validación como RMSE (error cuadrático medio) o R² (coeficiente de determinación).
  5. Predicción: Una vez validado, el modelo puede predecir la actividad de nuevos compuestos no probados, lo que potencialmente lleva a la identificación de nuevos candidatos a medicamentos.

Ejemplo de un estudio de caso QSAR

Consideremos un ejemplo simple que involucra la predicción de la actividad antibacteriana en una clase de compuestos. Supongamos que la actividad se mide como el porcentaje de inhibición de una cepa bacteriana.

Paso 1: Recolección de datos
Recolectar datos para una serie de derivados del ácido benzoico:

Compuesto | Inhibición (%)
,
Ácido benzoico | 15
Ácido 4-hidroxibenzoico| 40
Ácido 4-clorobenzoico | 60
Ácido 4-nitrobenzoico | 80

Paso 2: Codificación de las estructuras
Codificar estas estructuras usando descriptores simples como logP (una medida de hidrofobicidad) y pKa (constante de disociación ácida).

Compuesto | logP | pKa | vector de descriptores
,
Ácido benzoico | 1.87 | 4.2 | (1.87, 4.2)
Ácido 4-hidroxibenzoico| 1.58 | 3.54 | (1.58, 3.54)
Ácido 4-clorobenzoico | 2.38 | 3.98 | (2.38, 3.98)
Ácido 4-nitrobenzoico | 1.68 | 3.44 | (1.68, 3.44)

Paso 3: Construcción del modelo
Crear un modelo de regresión lineal simple para predecir el porcentaje de inhibición:

Intercepción (%) = a * logP + b * pKa + c

donde a, b y c son coeficientes determinados a partir de los datos de entrenamiento.

Paso 4: Validación del modelo
Evaluar el modelo con un compuesto de prueba como el ácido 3-metilbenzoico.

Compuesto | logP | pKa | Predicción
,
Ácido 3-metilbenzoico | 2.42 | 4.0 | 55 (aproximado)

Paso 5: Predicción
Usar el modelo para predecir la inhibición de otros derivados del ácido benzoico ayudará en el descubrimiento de potenciales antibacterianos.

Visualización de datos químicos

La visualización ayuda a comprender las estructuras químicas y sus relaciones. Considere una ilustración simple del benceno que se representa de la siguiente manera:

Este diagrama SVG muestra una molécula de benceno con enlaces simples y dobles, lo que ayuda al análisis visual por parte de los profesionales de QSAR.

Desafíos en el modelado QSAR

Aunque el modelado QSAR es una herramienta poderosa, tiene sus limitaciones. Algunos de los desafíos son los siguientes:

  • Calidad de los datos: La precisión de un modelo QSAR depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Los datos experimentales deficientes pueden conducir a modelos poco confiables.
  • Selección de descriptores: Elegir los descriptores correctos es crucial para el rendimiento del modelo. Descriptores irrelevantes pueden crear ruido y reducir el poder predictivo del modelo.
  • Sobreajuste: Los modelos altamente complejos pueden ajustarse perfectamente a los datos de entrenamiento pero desempeñarse mal en datos no vistos. Las técnicas de regularización ayudan a mitigar este problema.
  • Explicabilidad: Los modelos complejos, especialmente aquellos que utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático como las redes neuronales, pueden ser difíciles de interpretar, resultando en un escenario de “caja negra” donde las predicciones son difíciles de racionalizar.

Avanzando con QSAR

El modelado QSAR está evolucionando continuamente a medida que mejoran las técnicas y los métodos computacionales. La integración con datos de cribado de alto rendimiento, la inclusión de simulaciones de dinámica molecular y el uso de enfoques de big data están ampliando los límites de lo que se puede lograr con QSAR.

Conclusión

El modelado QSAR es una disciplina esencial en el diseño computacional de medicamentos, que aprovecha la información química para predecir de manera efectiva la actividad biológica. Abarca una combinación de química, biología y ciencias de la computación, proporcionando un valor significativo en el diseño de nuevas entidades moleculares. Su aplicabilidad abarca desde la predicción de farmacocinética hasta la identificación de la toxicidad potencial de fármacos, convirtiéndolo en una herramienta indispensable para los químicos e investigadores modernos enfocados en el descubrimiento de fármacos.


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