In silico design of potent antioxidant compounds using 2D-QSAR Molecular docking ADMET prediction and Molecular dynamic simulation

Resumen Técnico: Diseño In Silico de Compuestos Antioxidantes Potentes

Planteamiento del Problema
El estrés oxidativo, impulsado por un desequilibrio entre las especies reactivas del oxígeno (ROS) y las defensas antioxidantes endógenas, es un factor primario en el envejecimiento y en trastornos degenerativos como el cáncer, enfermedades cardiovasculares, diabetes y Alzheimer. Si bien existen antioxidantes naturales y sintéticos, muchos sufren de limitaciones que incluyen la baja solubilidad, la baja abundancia y la toxicidad. Específicamente, los derivados de 1,4-benzoxazina han mostrado potencial como antioxidantes, pero existe una falta de evaluaciones computacionales exhaustivas que vinculen sus propiedades estructurales con la actividad biológica, los modos de unión y los perfiles farmacocinéticos. Este estudio aborda la necesidad de diseñar racionalmente antioxidantes basados en benzoxazina más potentes, estables y seguros utilizando un flujo de trabajo in silico de múltiples pasos.

Metodología
La investigación empleó un enfoque de diseño de fármacos basado en ligandos y basado en la estructura que involucró los siguientes pasos secuenciales:

1. Preparación del Conjunto de Datos: Se compiló un conjunto de datos de 28 derivados de 1,4-benzoxazina conocidos con actividades de eliminación de radicales DPPH (IC50) reportadas. Las estructuras se convirtieron a 3D, se minimizaron energéticamente mediante Mecánica Molecular (MMFF) y se optimizaron mediante la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) al nivel B3LYP/6-31G*.
2. Modelado QSAR 2D: Se generaron descriptores moleculares utilizando PADEL-Descriptor. El conjunto de datos se dividió en conjuntos de entrenamiento (75%) y de prueba (25%) utilizando el algoritmo Kennard-Stone. Se construyeron cuatro modelos utilizando el Algoritmo de Función Genética (GFA) y Regresión Lineal Múltiple (MLR) en Material Studio v8.0. La validación del modelo incluyó pruebas de robustez interna ($R^2_{trn}$, $Q^2_{LOO}$), externa ($R^2_{ext}$) y de Y-aleatorización ($cR^2_p$). El dominio de aplicabilidad se evaluó mediante el gráfico de Williams.
3. Acoplamiento Molecular (Molecular Docking): El mejor modelo QSAR se utilizó para guiar el diseño de nuevos análogos. Los 28 compuestos originales y los cinco derivados diseñados recientemente se acoplaron contra la Citocromo c Peroxidasa (PDB ID: 2XO8), una enzima clave en la cadena de transporte de electrones mitocondrial y la regulación de la apoptosis, utilizando Molegro Virtual Docker (MVD). El ácido ascórbico sirvió como estándar de referencia.
4. Diseño Basado en Ligandos: El Compuesto 20 (el molde más activo, pIC50 = 7.817) fue modificado mediante la adición de grupos funcionales (hidroxilo, metoxilo, etoxilo, etilo, clorato, aldehído) en posiciones específicas (D, X, Y) basadas en las contribuciones de los descriptores en el modelo QSAR.
5. ADMET y Farmacocinética: La similitud con fármacos (Regla de Lipinski, regla de Veber) y las propiedades ADMET (absorción, distribución, metabolismo, excreción, toxicidad) se predijeron utilizando los servidores SwissADME y pkCSM.
6. Simulación de Dinámica Molecular (MD): La estabilidad de los complejos con mayor clasificación (D1 y D5) con el receptor se validó mediante una simulación de 100 ns utilizando el software Desmond de Schrödinger. Se analizaron parámetros como RMSD, RMSF, Radio de Giro (Rg) y puentes de hidrógeno.

Resultados Clave

• Desempeño del Modelo QSAR: El Modelo 4 fue seleccionado como el modelo óptimo basado en la robustez estadística ($R^2_{trn} = 0.7889$, $R^2_{ext} = 0.7449$, $Q^2_{LOO} = 0.6889$, $cR^2_p = 0.6015$). El modelo utilizó los descriptores GATS2m, GATS3m, SpMin6_Bhv e IC2. La prueba de Y-aleatorización confirmó que el modelo no es una correlación por azar.
• Compuestos Diseñados: Se diseñaron cinco nuevos derivados de benzoxazina (D1–D5). Estos exhibieron actividades antioxidantes predichas superiores, con valores de pIC50 que oscilaron entre 8.002 y 8.532, superando al molde (Compuesto 20, pIC50 = 7.817) y al ácido ascórbico (pIC50 = 7.817).
• Afinidad de Acoplamiento: Los compuestos diseñados mostraron fuertes afinidades de unión. El Compuesto D5 logró el mayor puntaje MolDock (-135.37 kcal/mol), seguido de D1 (-134.38 kcal/mol) y D4 (-131.14 kcal/mol). Estos puntajes fueron significativamente mejores que los del ácido ascórbico de referencia (-82.772 kcal/mol). El análisis de interacción reveló diversos modos de unión que involucran puentes de hidrógeno, interacciones pi-catión, apilamiento pi-pi e interacciones hidrofóbicas con residuos como ARG 48, TRP 51 e HIS 181.
• Perfiles ADMET: Todos los compuestos diseñados cumplieron con las reglas de Lipinski y Veber, lo que indica una buena biodisponibilidad oral. Demostraron una alta absorción gastrointestinal (90–94%), una baja permeabilidad de la barrera hematoencefálica (log BB < 0.3) y perfiles metabólicos favorables (sustratos de CYP3A4, no inhibidores de CYP2D6). Las predicciones de toxicidad indicaron que D1, D2 y D5 no son mutagénicos, mientras que se predijo que D3 y D4 son mutagénicos.
• Simulación MD: Las simulaciones de MD de 100 ns confirmaron la estabilidad estructural de los complejos D1 y D5. El RMSD de la cadena principal de la proteína se estabilizó entre 2.2–2.6 Å, y los ligandos permanecieron unidos de forma estable dentro del sitio activo, con valores de RMSD estabilizándose alrededor de 0.9 Å. El análisis de puentes de hidrógeno y los mapas de contacto indicaron interacciones sostenidas y robustas durante toda la simulación.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que este estudio demuestra con éxito la utilidad de un flujo de trabajo integrado in silico (QSAR, docking, MD y ADMET) para el diseño racional de nuevos agentes antioxidantes. El estudio identifica modificaciones estructurales específicas al andamio de 1,4-benzoxazina que mejoran la potencia antioxidante y la afinidad de unión a la Citocromo c Peroxidasa.

El artículo concluye que los derivados de benzoxazina diseñados, particularmente D1, D2 y D5, representan candidatos prometedores para un mayor desarrollo como agentes terapéuticos contra trastornos relacionados con el estrés oxidativo. Sin embargo, los autores mantienen una postura modesta, declarando explícitamente que estos hallazgos son predicciones computacionales que "pueden servir como agentes antioxidantes prometedores sujetos a experimentos adicionales in vitro e in vivo". El trabajo tiene como objetivo cerrar la brecha entre la investigación experimental y la aplicación terapéutica práctica al proporcionar un marco estructural validado para la futura síntesis y pruebas biológicas.