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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58537| Title: | Modelado QSAR en el estudio de fármacos sintéticos para la identificación de actividad anticancerígena |
| Authors: | Vera Villalobos, Joan , Director Agurto Palacios, Rommy Samantha Palacios Castillo, Roland Josueph |
| Keywords: | Índices topológico grafo predicción actividad biológica |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | ESPOL |
| Citation: | Agurto Palacios, R. S. y Palacios Castillo, R. J. (2023). Modelado QSAR en el estudio de fármacos sintéticos para la identificación de actividad anticancerígena. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM . |
| Description: | La Organización Mundial de la Salud, OMS, señala que el cáncer es la principal causa de muerte en el mundo. Debido a esto su tratamiento debe ser rápido y eficaz. Sin embargo, el desarrollo de fármacos anticancerígenos conlleva una serie de etapas durante un gran período de tiempo y altos costos de producción. Este proyecto se enfoca en el desarrollo de un modelo basado en la relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) para predecir propiedades anticancerígenas. Con el objetivo de desarrollar un modelo utilizando datos topológicos para agilizar y optimizar del proceso, reduciendo costos y tiempo en el desarrollo de fármacos. Por lo que se realizó una exhaustiva investigación para la selección compuestos derivados de tetralonas con los cuales se calcularon los índices topológicos y de esta manera mediante técnicas estadísticas y softwares computacionales, se seleccionó el modelo que aportó una mejor predicción de la actividad biológica. Los resultados principales revelan una correlación exitosa entre cinco índices que son IRM, Nano Zagreb, Sum Nano Zagreb, Alberston y Randic. Se logró predictividad del 60% de la actividad biológica anticancerígena de compuestos amidolidenos-1-tetralonas utilizando el modelo QSAR propuesto, donde los compuestos M6C Y M6F presentaron gran potencial anticancerígeno, creando una oportunidad para futuras investigaciones. |
| metadata.dc.description.abstractenglish: | The World Health Organization (WHO) states that cancer is the leading cause of death worldwide. Due to this, its treatment needs to be swift and effective. However, the development of anticancer drugs involves several stages over a significant period of time and comes with high production costs. This project focuses on the development of a model based on Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) to predict anticancer properties. The aim is to create a model using topological data to streamline and optimize the process, reducing costs and time in drug development. Therefore, an exhaustive investigation was carried out to select compounds derived from tetralones, for which topological indices were calculated. Through statistical techniques and computational software, the model that provided the best prediction of biological activity was selected. The key findings reveal a successful correlation among five indices: IRM, Nano Zagreb, Sum Nano Zagreb, Alberston, and Randic. A predictability rate of 60% for anticancer biological activity of amidolidenos-1-tetralone compounds was achieved using the proposed QSAR model, where compounds M6C and M6F showed significant anticancer potential, paving the way for future research. |
| URI: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58537 |
| metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador: | INGE-2153 |
| Appears in Collections: | Tesis de Ingeniería Química |
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