Modelado de farmacóforos para objetivos con extensas bibliotecas de ligandos: un estudio de caso sobre SARS-CoV-2 Mpro

Resumen

Este artículo presenta un protocolo para construir un modelo de farmacóforo de consenso mediante la integración de características moleculares de múltiples ligandos. Este método es aplicable a los esfuerzos de descubrimiento de fármacos dirigidos a cualquier objetivo biológico con conformaciones conocidas unidas a ligandos, lo que permite la identificación de características de interacción clave para el cribado virtual y el diseño racional de fármacos.

Resumen

Un farmacóforo define la disposición espacial de las características moleculares necesarias para interacciones óptimas entre un compuesto y su objetivo biológico. Estos modelos se pueden derivar analizando las interacciones intermoleculares entre un objetivo y un conjunto de ligandos conocidos en sus conformaciones de unión. Un farmacóforo de consenso integra características comunes de múltiples ligandos, lo que reduce el sesgo del modelo y mejora el poder predictivo. Sin embargo, generar un farmacóforo de consenso robusto a partir de un conjunto de ligandos grande y químicamente diverso presenta desafíos técnicos.

Aquí, presentamos un protocolo para la construcción de farmacóforos de consenso utilizando ConPhar, una herramienta informática de código abierto diseñada para identificar y agrupar características farmacofóricas en múltiples complejos unidos a ligandos. El protocolo incluye la generación de modelos, el refinamiento y la aplicación a la detección virtual de bibliotecas moleculares ultragrandes. Como estudio de caso, aplicamos el método a la proteasa principal del SARS-CoV-2 (Mpro), utilizando cien inhibidores no covalentes cocristalizados con la diana. El modelo de farmacróforo resultante capturó características de interacción clave en la región catalítica de Mpro y permitió la identificación de nuevos ligandos potenciales.

Esta estrategia es ampliamente aplicable a cualquier objetivo biológico para el que se disponga de conformaciones unidas a ligandos. Es particularmente valioso para objetivos con extensos conjuntos de datos de ligandos y respalda el descubrimiento racional de fármacos al agilizar la identificación de nuevos candidatos con los perfiles de interacción deseados.

Introducción

El modelado de farmacóforos es una técnica fundamental en el diseño de fármacos asistido por computadora, que permite la identificación de características moleculares esenciales responsables de la actividad biológica ^1,2. Un farmacóforo define la disposición espacial de las características, como donantes de enlaces de hidrógeno, aceptores, anillos aromáticos y regiones hidrofóbicas, necesarias para la interacción molecular entre un ligando y un objetivo biológico³. Cuando se dispone de múltiples complejos ligando-diana, ya sea a partir de cristalografía experimental o modelado molecular, los patrones de interacción compartidos se pueden integrar en modelos de farmacóforos de consenso, lo que aumenta la robustez del modelo y mejora la precisión del cribado virtual ^4,5.

A pesar de la utilidad de los farmacóforos de consenso, su generación sigue siendo un desafío técnico, especialmente cuando los ligandos son estructuralmente diversos. Hay varias herramientas de software disponibles para generar farmacóforos a partir de ligandos individuales, pero faltan procedimientos estandarizados para integrar múltiples conjuntos de características en un modelo coherente ^6,7. Además, pocas plataformas ofrecen flujos de trabajo de extremo a extremo que admitan la agrupación de funciones, el filtrado y la exportación en formatos compatibles con las herramientas de cribado y visualización⁸. Estas limitaciones han limitado la amplia adopción de farmacóforos de consenso en los esfuerzos de descubrimiento de fármacos a gran escala.

Para abordar esta brecha, ConPhar se desarrolló como una novedosa herramienta de código abierto diseñada específicamente para la extracción sistemática, la agrupación y el modelado de consenso de características farmacofóricas a partir de extensos conjuntos de complejos ligando-objetivo prealineados. A diferencia del software existente, ConPhar ofrece un ajuste flexible de parámetros, integración automatizada de funciones y compatibilidad con múltiples formatos de salida, lo que facilita la generación de modelos de consenso robustos adecuados para canalizaciones de detección virtuales. Esta herramienta supera así los cuellos de botella anteriores en el manejo de bibliotecas de ligandos grandes y químicamente diversas, mejorando la reproducibilidad y la escalabilidad en los flujos de trabajo de modelado de farmacóforos.

Para demostrar este enfoque, presentamos un protocolo reproducible para construir modelos de farmacóforos de consenso a partir de colecciones de complejos ligando-diana. El flujo de trabajo integra herramientas de código abierto para la extracción de características de farmacóforo, la agrupación en clústeres, la visualización y las aplicaciones posteriores. Como estudio de caso, aplicamos el protocolo a la proteasa principal del SARS-CoV-2 (Mpro), una diana terapéutica crítica con amplios datos estructurales⁹. Seleccionamos un conjunto de datos de 100 ligandos no covalentes cocristalizados con Mpro (entradas de PDB al 27 de mayo de 2025), excluyendo las formas apo y los complejos redundantes. Las características farmacofóricas individuales se extrajeron y fusionaron en un modelo de consenso utilizando ConPhar, una herramienta diseñada específicamente para la agrupación de características¹⁰. Este caso ilustra la capacidad del protocolo para revelar patrones de interacción conservados y apoyar el cribado racional de bibliotecas ultragrandes.

Protocolo

1. Método 1

1. Preparar ligandos para la generación de farmacóforos de consenso
   1. Alinee todos los complejos proteína-ligando usando el software PyMOL¹¹.
   2. Extraiga cada conformador de ligando alineado y guárdelo como un archivo separado en formato SDF.
      NOTA: También se pueden utilizar otros formatos como MOL, MOL2 y PDB para el protocolo descrito aquí.
2. Generación de archivos JSON de farmacóforo con Pharmit¹²
   1. Cargue cada archivo de ligando individualmente en Pharmit mediante la opción Cargar características (consulte Tabla de materiales para obtener un enlace a Pharmit).
   2. Utilice la opción Guardar sesión para descargar el archivo JSON de farmacomega correspondiente.
3. Organizar los archivos JSON para su uso en ConPhar
   1. Almacene todos los archivos JSON descargados en una sola carpeta. Estos archivos se cargarán en el entorno de Google Colab en el siguiente método.

2. Método 2

1. Configurar el entorno de Google Colab
   1. Iniciar un nuevo bloc de notas de Google Colab: Abre Google Colab en el navegador web, crea un nuevo bloc de notas y ajusta la configuración para usar una versión anterior seleccionando Tiempo de ejecución → Cambiar el tiempo de ejecución → versión del entorno de ejecución 2025.07.
   2. Instale Conda y PyMOL. El código necesario para instalar Conda y PyMOL en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      # Instalar CondaColab: Habilita el soporte del entorno Conda en Google Colab
      desde IPython.utils import io
      importar tqdm.notebook
      Importar sistema operativo
      total = 100
      con tqdm.notebook.tqdm(total=total) como pbar:
      con io.capture_output() como capturado:
      # Instalar CondaColab
      !pip install -q condacolab
      Importar condacolab
      condacolab.install()
      pbar.update(10)
      # Actualizar la ruta de Python para localizar los paquetes instalados
      importar sys
      sys.path.append('/usr/local/lib/python3.7/site-packages/')
      pbar.update(20)
      # Instalar el paquete PyMOL usando mamba desde el canal Schrödinger
      %shell mamba install -c schrodinger pymol-bundle --yes
      pbar.update(90)
   3. Verificar la ejecución correcta: ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar. Aparecerá una barra verde horizontal sobre la celda tras la ejecución exitosa (consulte la Figura 1).
2. Instale el paquete ConPhar Python e importe los módulos necesarios
   1. Instale e importe ConPhar. El código necesario para instalar el paquete ConPhar e importar los módulos necesarios en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      # Instalar el paquete de análisis de farmacóforos ConPhar
      importar pymol
      !pip install conphar
      De Conphar. Los farmacóforos importan parse_json_pharmacophore, show_pharmacophoric_descriptors, save_pharmacophore_to_pymol, save_pharmacophore_to_json, compute_concensus_pharmacophore
      Importar sistema operativo
      importar pandas como pd
      NOTA: La declaración de importación de conphar. Pharmacophores se divide en varias líneas para mayor claridad, pero debe ingresarse como una sola línea continua. La herramienta ConPhar (https://github.com/AngelRuizMoreno/ConcensusPharmacophore) está en desarrollo activo. El protocolo actual utiliza una versión estable (0.1.2), que ha sido validada para el procedimiento descrito. Se recomienda a los usuarios que utilicen esta versión para garantizar la reproducibilidad.
   2. Confirme la instalación exitosa: ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar. Aparecerá un mensaje de confirmación tras la instalación e importación exitosas de las herramientas de ConPhar (consulte la Figura 2).
3. Cargar modelos de farmacóforos individuales desde archivos JSON
   1. Cree una carpeta para archivos JSON de farmacóforo. El código necesario para crear una carpeta para almacenar los archivos de entrada de farmacóforos en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      # Crear una carpeta para almacenar archivos JSON de entrada
      os.makedirs("JSON_FOLDER", exist_ok=Verdadero)
      NOTA: Este comando crea la carpeta automáticamente si aún no existe.
   2. Cargar archivos JSON en la carpeta: haga clic en el icono de la carpeta en el panel izquierdo de Colab, abra la carpeta recién creada y haga clic con el botón derecho para seleccionar Cargar. Agregue los archivos JSON necesarios (consulte la figura 3).
      NOTA: Asegúrese de que los archivos sigan el formato esperado generado por Pharmit.
4. Analizar y consolidar las características farmacofóricas
   1. Extraiga características farmacofóricas de los archivos cargados. El código necesario para analizar los archivos JSON cargados, extraer características farmacofóricas y almacenarlas en un solo DataFrame en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el Archivo de soporte 1.
      p4_table=pd. DataFrame()
      for archivo en os.listdir('/content/JSON_FOLDER'):
      si '.json' en el archivo:
      probar:
      p4,lig,rec=parse_json_pharmacophore(f"/content/JSON_FOLDER/{file}")
      p4['ligando']=archivo.replace('.json','')
      p4_table=pd.concat([p4_table,p4],ignore_index=Verdadero)
      excepto Excepción:
      pasar
      p4_table
   2. Ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar para generar el DataFrame consolidado (consulte la figura 4). El DataFrame consolidado resultante compila todas las características farmacofóricas extraídas de ligandos individuales en una tabla unificada, lo que facilita la agrupación posterior y el análisis estadístico.
      NOTA: El script incluye un control básico de excepciones para omitir archivos JSON con formato incorrecto durante el procesamiento para evitar la interrupción del flujo de trabajo. Dada la gran cantidad de archivos, verificar cada uno de antemano no es práctico; En su lugar, el script se puede modificar para imprimir el nombre de cualquier archivo que no se cargue, de modo que el usuario pueda inspeccionarlo y corregirlo individualmente.
5. Generar y guardar el consenso Farmacóforo
   1. Mostrar todos los descriptores farmacofóricos. El código necesario para visualizar los descriptores farmacofóricos extraídos de los archivos de entrada en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y la secuencia de comandos ejecutable completa también está disponible en el archivo de soporte 1.
      show_pharmacophoric_descriptors(p4_table)
   2. Ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar para visualizar la agrupación de características farmacofóricas (consulte la Figura 5). Las salidas agrupadas en entidades agrupan características farmacofóricas similares en varios ligandos en función de sus posiciones espaciales, lo que permite la identificación de patrones de interacción conservados.
   3. Guarde el modelo de farmacóforo en formato PyMOL. El código necesario para generar y guardar el modelo de farmacóforo de consenso en formato compatible con PyMOL en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      save_pharmacophore_to_pymol(p4_table, out_file='ConPhar_pymol.pse')
   4. Ejecute la celda para generar el archivo .pse correspondiente (consulte la figura 6).
   5. Guarde el modelo de farmacóforo en formato JSON. El código necesario para generar y guardar el modelo de farmacóforo de consenso en formato compatible con Pharmit en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      ​save_pharmacophore_to_json(p4_table,out_file=
      'ConPhar_pharmit.json')
   6. Ejecute la celda para producir el archivo .json correspondiente (consulte la figura 6).
   7. Genere salidas agrupadas en entidades y dendrogramas. El código necesario para generar archivos de farmacóforos de consenso agrupados por tipo de función, incluidos los formatos compatibles con PyMOL y Pharmit, y las visualizaciones de dendrogramas en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      consenso,enlaces=compute_concensus_pharmacophore
      (p4_table,save_data_per_descriptor=Verdadero,out_folder='/contenido')
   8. Ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar (consulte la Figura 7). Los resultados muestran visualizaciones de dendrogramas, que en forma de árbol representan las relaciones jerárquicas entre las características farmacofóricas agrupadas, lo que ayuda a los usuarios a interpretar el grado de similitud y proximidad espacial entre los grupos.
      NOTA: Este paso guarda varios archivos y figuras de salida en la carpeta especificada.
   9. Exporte los resultados del farmacóforo de consenso a un archivo CSV. El código necesario para guardar la tabla de farmacóforos de consenso final en formato CSV en Google Colab se proporciona aquí en cursiva como referencia, y el script ejecutable completo también está disponible en el archivo de soporte 1.
      concensus.to_csv('consensus_result.csv', index=False)
   10. Ejecute la celda haciendo clic en el icono de reproducción o presionando Mayús + Entrar para exportar los datos del farmacóforo de consenso a un archivo CSV llamado consensus_result.csv para su posterior análisis (consulte la Figura 8).
       NOTA: El archivo CSV facilita las aplicaciones posteriores, como el análisis estadístico o la visualización en software de hoja de cálculo.
6. Utilice el Pharmacophore de consenso para el cribado virtual
   1. Exporte el farmacóforo de consenso en formato JSON. Asegúrese de que el archivo incluya coordenadas espaciales para todas las entidades. Este formato es directamente compatible con herramientas de detección basadas en la web, como Pharmit¹². Para realizar un cribado virtual, cargue el archivo JSON del farmacólogo en el servidor de Pharmit a través de la opción Cargar características . El servidor permite refinar el modelo modificando, agregando o eliminando características, así como la detección en grandes bibliotecas de compuestos, como PubChem¹³o ZINC¹⁴.
      NOTA: Todos los scripts necesarios para reproducir los análisis descritos en este estudio se proporcionan en el archivo de soporte 1 y también se puede acceder a ellos de forma interactiva a través de https://colab.research.google.com/drive/1Zj8DjazV6mJM-we9iOpoGTZt8JfW4I7D?usp=sharing. Se anima a los lectores a crear una copia personal del cuaderno de Colab para ejecutar y modificar los análisis sin alterar el script original.

Figura 1: Captura de pantalla del primer bloque de código utilizado para configurar el entorno de Google Colab mediante la instalación de CondaColab. Aparece una barra de progreso azul horizontal sobre la celda durante la ejecución y se vuelve verde al completarla correctamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Captura de pantalla del segundo bloque de código utilizado para instalar el paquete ConPhar en Google Colab. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Captura de pantalla que muestra los archivos JSON de farmacóforo cargados correctamente en la carpeta designada en Google Colab. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Captura de pantalla que muestra el código utilizado para extraer características farmacofóricas de los archivos JSON y consolidarlas en un solo DataFrame. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Visualización de la agrupación de características farmacofóricas generadas durante la construcción del modelo de farmacóforo de consenso. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6: Captura de pantalla que muestra la generación exitosa de los archivos de farmacóforos de consenso en formatos compatibles con PyMOL y Pharmit. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 7: Captura de pantalla que muestra la generación de archivos de farmacóforos de consenso agrupados por tipo de característica, incluidas las salidas para visualizaciones de PyMOL, Pharmit y dendrogramas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 8: Captura de pantalla que muestra la exportación exitosa de los datos de farmacóforos de consenso al archivo consensus_result.csv. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Resultados

Se alinearon cien complejos Mpro cocristalizados con diferentes inhibidores no covalentes, como se ejemplifica en la Figura 9A. Luego, cada ligando se extrajo como un archivo individual (Figura 9B) y posteriormente se cargó en el servidor de Pharmit. La sesión se guardó para generar un archivo JSON correspondiente (consulte la Figura 9C).

Figura 9: Preparación de ligandos para el modelado de farmacóforos de consenso. (A) Alineación estructural de tres complejos Mpro representativos cocristalizados con inhibidores no covalentes. (B) Superposición de los 100 ligandos incluidos en este estudio. (C) Carga de cada ligando al servidor de Pharmit mediante la opción "Cargar funciones", seguida de la generación de archivos JSON a través de la opción "Guardar sesión". Ambas opciones se indican con flechas rojas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El conjunto completo de archivos JSON se utilizó para generar el modelo de farmacóforo de consenso, que comprendía 1450 características farmacofóricas agrupadas en 110 grupos: 23 aromáticos (Aro), 30 aceptores de enlaces de hidrógeno (HBA), 16 donantes de enlaces de hidrógeno (HBD), 36 hidrofóbicos (Hyd) y 5 grupos cargados negativamente (Anion) (Figura 10A, Tabla complementaria 1). Identificamos los grupos más grandes para cada característica para su incorporación al modelo de consenso. Entre los clústeres de Aro, seleccionamos aquellos con más de 20 elementos. De los grupos HBA, HBD e Hyd, conservamos grupos con al menos 50 elementos. Ninguno de los cúmulos aniónicos tenía más de 4 miembros, por lo que fueron excluidos del modelo de consenso (Figura 10B). Estos umbrales numéricos (>20 miembros para Aro; ≥50 para HBA, HBD e Hyd) se definieron empíricamente en función de la distribución de los tamaños de los conglomerados para priorizar los patrones de interacción más conservados y densamente poblados.

Figura 10: Agrupación de características farmacofóricas de 100 complejos Mpro-ligando. (A) Distribución de 1450 características farmacofóricas: aromática (Aro) en púrpura, aceptor de enlaces de hidrógeno (HBA) en naranja, donante de enlaces de hidrógeno (HBD) en blanco, hidrofóbico (Hyd) en verde y cargado negativamente (Anion) en rojo. (B) Se muestran los grupos que contienen ≥10 miembros para Aro, HBA, HBD e Hyd; se muestran todos los clústeres de aniones. Los clústeres más grandes, definidos como aquellos con ≥20 miembros para Aro, y ≥50 miembros para HBA, HBD y Hyd, y ≥4 miembros para Anion, se resaltan con esferas punteadas. El número de miembros en cada uno de los clústeres más grandes se indica explícitamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Por lo tanto, nuestro modelo de farmacóforo de consenso incluyó 11 características: 3 características aromáticas (Aro), Aro 1, 2 y 3, derivadas de grupos con 20, 24 y 45 miembros, respectivamente; 4 aceptores de enlaces de hidrógeno (HBA), HBA 1, 2, 3 y 4, de grupos con 51, 55, 77 y 81 miembros, respectivamente; 2 donantes de enlaces de hidrógeno (HBD) de grupos con 51 y 71 miembros, respectivamente; y 2 características hidrofóbicas (Hyd) de cúmulos con 50 y 52 miembros, respectivamente (ver Figura 11A).

Se utilizó el modelo de farmacóforo para buscar en la base de datos PubChem utilizando la estrategia previamente reportada¹⁰, pero no se encontraron coincidencias. Para aumentar la flexibilidad de búsqueda, se eliminó la característica aromática Aro 1, derivada del racimo más pequeño y menos representativo. Este ajuste condujo a la identificación de dos resultados, incluido un conformador del compuesto con CID de PubChem 101267741 y 10285538 (ver Figura 11B). La estructura química 2D del compuesto 101267741 se muestra en la Figura 11C. Curiosamente, este compuesto identificado encaja bien dentro del bolsillo de encuadernación Mpro. Un análisis comparativo con el ligando cocristalizado 38a¹⁵ (ID de PDB: 9HAJ) muestra que el conformador de coincidencia de farmacoforos de 101267741 está enterrado incluso más profundo que 38a dentro de los subbolsillos S1 y S2 de Mpro. Sin embargo, 38a ocupa una región más amplia del bolsillo, principalmente debido a su cadena lateral de etil carboxamida, que se extiende hacia el bolsillo S1 ′. Sin embargo, las interacciones intermoleculares clave de 38a involucran otras partes en lugar de esta cadena lateral. Por el contrario, el compuesto 101267741 forma 11 interacciones intermoleculares, incluidos siete enlaces de hidrógeno y cuatro contactos hidrofóbicos. En comparación con los tres enlaces de hidrógeno y las dos interacciones hidrofóbicas formadas por 38a, el modo de unión del compuesto 101 parece más fuerte (Figura 11D).

Figura 11: Búsqueda de farmacóforos en la base de datos PubChem. (A) El modelo farmacoforo de consenso completo contiene 11 características: 3 aromáticas (púrpura), 4 aceptores de enlaces de hidrógeno (naranja), 2 donantes de enlaces de hidrógeno (blanco) y 2 hidrofóbicos (verde). (B) El conformador del compuesto PubChem 101267741 alineado con el modelo de farmacróforo reducido después de la eliminación de la característica Aro 1, y (C) Estructura química bidimensional del compuesto identificada. (D) Análisis comparativo de los modos de unión del compuesto 38a (magenta; de PDB ID: 9HAJ) y el compuesto PubChem CID 101267741 (verde) a la bolsa catalítica Mpro del SARS-CoV-2. Las interacciones intermoleculares correspondientes para cada compuesto se muestran a la derecha. Los enlaces de hidrógeno y las interacciones hidrofóbicas se muestran como líneas discontinuas en azul y gris, respectivamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Archivo de soporte 1: Script de flujo de trabajo de farmacóforo. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla de apoyo 1: Resumen de agrupamiento de características farmacofóricas. Número de clústeres, miembros por clúster, coordenadas centroides y radios de clúster Haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

El modelado de farmacóforos ayuda al descubrimiento racional de fármacos¹⁶. El protocolo descrito en detalle aquí se empleó para la generación de un farmacóforo de consenso para la proteasa principal del SARS-CoV-2 (Mpro) a partir de docenas de inhibidores no covalentes, pero se puede aplicar a cualquier diana biológica con conformaciones conocidas unidas a ligandos, especialmente aquellas con extensos conjuntos de datos de ligandos. En comparación con los modelos de farmacóforos individuales o puramente basados en ligandos, este enfoque de consenso mejora la robustez y reduce el sesgo al integrar múltiples conformaciones de ligandos. El modelo de farmacóforo de consenso generado por este protocolo se puede aplicar a diversas bibliotecas moleculares, incluidas bases de datos públicas como ChEMBL¹⁷y ZINC¹⁴, colecciones comerciales y bibliotecas de compuestos internas patentadas. Esta versatilidad permite la exploración de espacios químicos amplios y diversos en campañas de cribado virtual, lo que aumenta la probabilidad de identificar nuevos compuestos bioactivos. Por lo tanto, este flujo de trabajo admite la identificación de nuevos compuestos bioactivos con los perfiles de interacción deseados.

Un paso crítico en este protocolo implica la preparación y alineación precisas de los complejos ligando-objetivo. La prealineación precisa de los ligandos en sus conformaciones bioactivas es esencial para garantizar una integración significativa y confiable de las características, ya que la desalineación puede debilitar el poder predictivo del modelo¹⁰. Para lograr una alineación óptima, recomendamos realizar la superposición estructural utilizando residuos conservados del sitio de unión de proteínas o átomos de la columna vertebral. Para conjuntos de datos con diversos ligandos, la alineación de puntos de interacción clave o características farmacofóricas mejora la coherencia en todo el conjunto. Además, se recomienda una inspección manual cuidadosa y la corrección de las conformaciones de ligandos atípicos para evitar artefactos que puedan disminuir la precisión del modelo. Además, la naturaleza de código abierto de ConPhar facilita la integración en otros flujos de trabajo computacionales, así como ajustes avanzados en los parámetros de agrupación. Los usuarios experimentados pueden modificar los parámetros de agrupación de las características farmacofóricas para obtener un equilibrio entre la generalidad y la especificidad del modelo. Esas modificaciones pueden estar dirigidas por el tamaño del conjunto de datos de ligandos, la diversidad química o la complejidad del objetivo. Por ejemplo, cuando se trata de ligandos muy diversos, el agrupamiento escalonado o el análisis de subgrupos pueden capturar mejor las características relevantes¹⁸.

La herramienta ConPhar se encuentra actualmente en desarrollo activo. Esto ofrece una flexibilidad significativa para los usuarios que deseen adaptar la herramienta a necesidades específicas de investigación, incluida la integración con canales de software complementarios. Sin embargo, debido a que el software aún puede sufrir cambios, se recomienda a los usuarios que monitoreen las actualizaciones oficiales y consulten la documentación específica de la versión. Informar los problemas encontrados contribuirá a su mejora continua y a una validación más amplia de la comunidad. Nuestro protocolo construirá modelos con patrones de interacción integrales y, por lo tanto, se pueden emplear en la selección virtual de grandes bibliotecas. En nuestros resultados representativos, empleamos el farmacóforo obtenido en la identificación de dos nuevos ligandos potenciales para la región catalítica de Mpro. En última instancia, este método de farmacóforo de consenso agiliza la identificación de aciertos y acelera la optimización de clientes potenciales.

Sin embargo, identificamos las siguientes limitaciones del protocolo: i) dependencia de estructuras unidas a ligandos de alta calidad, ya que los datos de baja resolución pueden reducir la precisión del modelo; ii) el riesgo de pasar por alto interacciones únicas e importantes cruciales para ligandos específicos, ya que el farmacóforo de consenso enfatiza las características compartidas; y iii) la reproducibilidad puede verse afectada por diferentes definiciones de características en diferentes herramientas de software¹⁹. Sin embargo, estas limitaciones pueden superarse refinando la estructura de un sistema proteína-ligando mediante simulaciones de dinámica molecular²⁰, retención de grupos basada en el conocimiento del usuario y uso consistente de software para la identificación de características farmacofóricas.

Aunque el modelo de farmacoforo de consenso en este protocolo no fue validado utilizando métricas binarias clásicas, su capacidad predictiva ha sido demostrada en un estudio previo¹⁰. En ese trabajo, se utilizó un conjunto de pruebas independiente de 78 ligandos químicamente diversos para validar un farmacóforo de consenso generado con la misma metodología. El conjunto de validación incluyó ligandos con similitud de Tanimoto de ≤0,5, masas moleculares entre 200 y 700 g/mol, enlaces rotatorios de ≤17 y al menos tres características farmacofóricas. El modelo identificó con éxito activos conocidos, lo que respalda su aplicabilidad en flujos de trabajo de detección virtual y su solidez en candidatos químicamente diversos.

El protocolo informado aquí permite la construcción de modelos de farmacóforos que capturan patrones de interacción completos característicos del objetivo. Esto es particularmente valioso para objetivos con datos extensos de ligandos, como proteasas virales, quinasas y receptores nucleares²¹. Los modelos generados son adecuados para el cribado virtual de grandes bibliotecas de compuestos, lo que facilita la identificación de nuevos candidatos bioactivos. Al resaltar las características conservadas y funcionalmente relevantes, el enfoque de farmacoforo de consenso respalda tanto el descubrimiento de aciertos en etapa temprana como la posterior optimización de clientes potenciales.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Google Colab	Google LLC	https://colab.google	Plataforma basada en web para ejecutar cuadernos de Python; se utiliza aquí para ejecutar scripts ConPhar y PyMOL para el modelado de farmacóforos de consenso.
Farmacia	Laboratorio Koes en la Universidad de Pittsburgh	https://pharmit.csb.pitt.edu/search.html	Plataforma web para la detección virtual interactiva de farmacóforos y la exploración química del espacio, que permite la carga de archivos de ligandos y la generación de características de farmacóforos
PyMOL	Schrö dinger, Inc.	https://www.pymol.org	Software de visualización molecular y alineación estructural utilizado para proteínas Superposición y análisis de complejos de ligandos
Compatibilidad con el script de flujo de trabajo de farmacóforo del archivo 1	Google LLC	https://colab.research.google.com/drive/1Zj8DjazV6mJM-we9iOpoGTZt8JfW4I7D?usp=sharing	Secuencia de comandos ejecutable completa para instalar Conda, PyMOL y ejecutar el flujo de trabajo de farmacóforo en Google Colab. También se proporciona como archivo de apoyo 1.