Computational methods for the design and development of drugs against dengue fever

Resumen

El dengue es una enfermedad febril aguda causada por el virus del dengue (VDEN) y transmitida por el mosquito vector Aedes aegypti. Se estima que más de 390 millones de individuos contraen el VDEN cada año, con más de 96 millones de ellos manifestando un cuadro clínico sintomático. Las recientes estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS) indican que aproximadamente 20.000 personas fallecen debido a la fiebre del dengue cada año y 3.900 millones de personas están en riesgo de infectarse con el VDEN en 128 países, especialmente en las regiones tropicales y subtropicales. A pesar de la propagación endémica del VDEN en los últimos 40 años, no existe una terapia clínicamente aprobada para la fiebre del dengue hasta la fecha. La falta de un fármaco aprobado se atribuye en parte al hecho de que, como enfermedad olvidada, el dengue ha suscitado poca atención de la industria farmacéutica, ya que afecta principalmente los países en vía de desarrollo. Por otro lado, los métodos computacionales representan un enfoque racional y económico para el desarrollo y descubrimiento de fármacos en el sentido de que el perfil farmacoterapéutico de las moléculas puede evaluarse computacionalmente antes de la subsiguiente validación experimental. La integración de los métodos computacionales en proyectos dirigidos al desarrollo de fármacos para enfermedades olvidadas o poco atendidas, tal como como el VDEN y otras infecciones flavivirales, contribuirá a un importante ahorro en costes y a la identificación oportuna de terapias eficaces y de fácil acceso. En esta tesis doctoral se presenta una serie de estrategias que buscan abordar algunas de las dificultades inherentes al modelado computacional, con énfasis en la actividad inhibitoria contra el VDEN. Se divide la misma en 5 capítulos que se estructuran de la siguiente manera: El Capítulo 1 comprende una descripción general de las características estructurales y funcionales del VDEN, así como la etiología de la fiebre del dengue. Se proporcionan un análisis de las diferentes dianas virales que se han evaluado en la búsqueda de fármacos con posible actividad contra el VDEN. Además, se describen el fundamento teórico de los métodos computacionales para el modelado molecular basados en ligandos y estructuras, subrayando las posibles fortalezas y limitaciones, así como los subyacentes supuestos y/o requerimientos para la aplicación de los mismos. En el Capítulo 2, se presenta un estudio sobre el desempeño de los diferentes algoritmos de submuestreo como posibles soluciones al problema de la fluctuación de clases, en el contexto del modelado de la actividad inhibidora contra el VDEN y otros flavivirus. Se observa que los algoritmos basados en la eliminación de datos producen, constantemente, un mejor rendimiento estadístico en comparación con los algoritmos basados en la selección de datos. Un análisis de estos algoritmos sugiere que el rendimiento superior de los algoritmos basados en la eliminación de datos puede atribuirse a que incluyen un análisis supervisado de los datos lo que permite que aquellos identificados como imprecisos y/o limítrofes sean excluidos. En el Capítulo 3, se propone una estrategia para equilibrar los datos basada en la creación de mapas del espacio de descriptores moleculares por medio de las Redes Adversas Generativas (RAG). Estos mapas permiten la generación de muestras sintéticas sin la definición explícita de una especifica función de densidad de probabilidad. A continuación, se aplica este enfoque a la modelización de la actividad inhibidora de VDEN, obteniéndose un satisfactorio rendimiento estadístico. Además, se analiza las fortalezas y debilidades de este enfoque, y se compara su eficacia con los métodos existentes. El Capítulo 4 está dedicado al diseño e implementación de un programa computacional basado en el algoritmo evolutivo para la generación automática de secuencias peptídicas con posible actividad inhibidora contra el VDEN. Este programa, denominado AutoPepGEN, se aplica al diseño de péptidos inhibidores de la proteasa del VDEN. Posteriormente, se analizan los péptidos generados mediante las técnicas del acoplamiento molecular proteína-péptido y cálculos de Mecánica Molecular/Área Superficial Generalizada de Born (MM/GBSA), observándose modos de interacción favorables. La complementariedad entre los resultados obtenidos con AutoPepGEN y los métodos basados en estructuras sugiere que la herramienta desarrollada puede ser útil en el diseño computacional de secuencias de péptidos con posible actividad inhibidora de contra el VDEN. En el Capítulo 5 se resume las principales conclusiones de la presente tesis, y se ofrece una perspectiva sobre la aplicación de métodos computacionales en iniciativas del diseño y descubrimiento de fármacos, especialmente en el contexto de las enfermedades olvidadas.