Browsing by Author "Tejada Huanqui, Salvador Favio"

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    Evaluación in silico del mecanismo molecular de acetogeninas presentes en Annona muricata como inhibidores de alfaglucosidasa como efecto hipoglucemiante
    (Universidad Católica de Santa María, 2024-04-01) Tejada Huanqui, Salvador Favio
    Introducción. La diabetes presenta un importante desafío a nivel mundial en términos de salud pública, dado su crecimiento constante y las graves complicaciones que conlleva. Aunque los tratamientos actuales son eficaces para controlar los niveles de glucosa en sangre, pueden tener efectos secundarios adversos significativos. Por lo tanto, la búsqueda de nuevas terapias más seguras podría mejorar la adherencia al tratamiento, optimizando así los resultados a largo plazo y disminuyendo la progresión de la enfermedad y sus complicaciones. El objetivo del estudio fue determinar las energías de interacción de los acetogeninas presentes en Annona muricata al interactuar con la enzima alfa-glucosidasa. Materiales y Métodos. Fue un estudio experimental in silico, se identificó desde la base de datos de Protein Data Bank a la enzima Alfa-glucosidasa y a las estructuras de las tres acetogeninas, así como de la Acarbosa en el servidor PubChem. La simulación de dinámica molecular (DM) se efectuó utilizando el software GROMACS v.5.0.5 La predicción de drogabilidad se realizó en el servidor PockDrug y la predicción de acoplamiento se realizó con el software AutoDock Vina. Resultados. La enzima alfa-glucosidasa fue estabilizada en una simulación molecular de 100ns en un ensamble isobárico isotérmico (NPT) logrando la región de equilibrio para iniciar los respectivos sistemas dockeados. El acoplamiento molecular indicó las zonas de interacción y la energía atómica de contacto de la enzima alfa glucosidasa con las acetogeninas y la acarbosa. Conclusión. Se validó los modelos estructurales, la variación conformacional y energía generada por las interacciones moleculares entre la enzima alfa-glucosidasa y los diferentes compuestos químicos, mediante herramientas computacionales. Este estudio contribuye en el planteamiento de nuevos potenciales fármacos para el tratamiento de la Diabetes Mellitus