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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Tamizaje Virtual


En el campo de la química teórica y computacional, el tamizaje virtual ha surgido como una técnica importante en el proceso de descubrimiento de fármacos. El tamizaje virtual se refiere al uso de métodos computacionales para identificar candidatos potenciales a fármacos a partir de grandes bibliotecas químicas. Al emplear métodos asistidos por computadora, los científicos pueden reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con las técnicas de tamizaje experimental.

Introducción al tamizaje virtual

El tamizaje virtual actúa como un filtro computacional para eliminar candidatos débiles y priorizar compuestos prometedores para la validación experimental. Se aprovechan bases de datos que contienen millones de compuestos químicos, aplicando algoritmos computacionales para predecir cuáles compuestos tienen más probabilidades de ser efectivos en el tratamiento de enfermedades específicas.

Tipos de tamizaje virtual

En términos generales, el tamizaje virtual se puede dividir en dos categorías: basado en ligandos y basado en estructura. Cada tipo utiliza diferentes estrategias y técnicas para predecir la actividad de los compuestos.

Tamizaje virtual basado en ligandos

El tamizaje virtual basado en ligandos se basa en datos conocidos sobre compuestos que han mostrado actividad contra un objetivo particular. Utiliza el concepto de similitud química: es probable que los compuestos que son similares a sustancias activas conocidas exhiban una actividad biológica similar.

Tamizaje virtual basado en estructura

El tamizaje virtual basado en estructura utiliza la estructura tridimensional de los objetivos biológicos, a menudo proteínas, para identificar candidatos potenciales a fármacos. Al comprender la estructura del objetivo, se puede modelar cómo podrían interactuar los compuestos de fármacos potenciales con él.

Pasos del tamizaje virtual

El proceso de tamizaje virtual involucra varios pasos principales, incluyendo la selección del objetivo, la preparación de la base de datos, el tamizaje y la validación.

1. Selección del objetivo

Es importante determinar el objetivo adecuado. Podría ser una proteína que se sabe que desempeña un papel en el mecanismo de la enfermedad. La disponibilidad de su estructura 3D es esencial para el tamizaje basado en estructura.

2. Preparación de la base de datos

Se prepara una biblioteca de compuestos químicos, ya sea obteniendo fuentes de bases de datos químicas existentes o generando compuestos virtuales mediante técnicas de química computacional.

3. Tamizaje

El tamizaje involucra probar la biblioteca contra objetivos:

Tamizaje basado en ligandos

- Las medidas de similitud molecular calculan la similitud química. - El modelado farmacofórico identifica las características esenciales de los compuestos activos. - Los modelos de aprendizaje automático predicen la actividad utilizando datos históricos.

Coeficiente de Similitud = (A ⋂ B) / (A ⋃ B)

Tamizaje basado en estructura

- El acoplamiento molecular simula cómo el ligando encaja en el sitio de unión de la proteína. - Las funciones de puntuación predicen la afinidad de unión. - La dinámica molecular simula la estabilidad del complejo proteína-ligando.

Puntuación = ∑ (términos de interacción)

4. Verificación

La validación es el proceso de confirmar que los compuestos probados son efectivamente capaces de interactuar con el objetivo de la manera deseada. A menudo involucra: - validación cruzada - validación retrospectiva con conjuntos de datos conocidos - validación ciega con compuestos desconocidos

Beneficios del tamizaje virtual

  • Rentable: Reduce la necesidad de procedimientos experimentales costosos.
  • Eficiencia: Procesamiento rápido de millones de compuestos.
  • Flexibilidad: Aplicable a una amplia gama de objetivos y bibliotecas de compuestos.

Desafíos y limitaciones

A pesar de sus ventajas, el tamizaje virtual tiene sus limitaciones: - Dependencia de datos: las predicciones dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. - Complejidad computacional: requiere recursos computacionales sustanciales. - Falsos positivos/negativos: Posibilidad de predicciones erróneas, lo que hace que el seguimiento experimental sea costoso.

Direcciones futuras

Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático prometen refinar las técnicas de tamizaje virtual, lo que lleva a una mayor precisión y eficiencia. La integración con funciones de puntuación más avanzadas y la inclusión de datos biológicos más diversos también pueden aumentar el poder predictivo.

Conclusión

El tamizaje virtual es una herramienta transformadora en el diseño computacional de fármacos, que permite a los investigadores cribar eficientemente vastas bibliotecas para encontrar candidatos prometedores a fármacos. Su continuo desarrollo junto con los avances tecnológicos mejorará aún más las líneas de desarrollo de nuevos agentes terapéuticos.


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