Desarrollo de modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú

Abstract

Desarrolla modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú. El modelamiento QSAR es un enfoque alternativo para predecir la permeabilidad aparente. Para el estudio, se desarrolla 6 modelos QSAR para predecir la permeabilidad aparente en células Caco-2, donde el modelo SVM-RF-GBM muestra la mejor capacidad predictiva. Se genera una base de datos de 516 productos naturales de la biodiversidad del Perú clasificados en 6 vías metabólicas que fueron obtenidos de 59 especies. Finalmente, se predijo la permeabilidad aparente de 516 productos naturales, y se realizaron análisis posteriores a 502 compuestos que se encontraban dentro del dominio de aplicabilidad. Se encuentra que 338 compuestos presentan una alta permeabilidad aparente y, en consecuencia, una alta absorción intestinal.