En este episodio, nos adentramos en el fascinante mundo del QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship), una disciplina fundamental en química farmacéutica que busca establecer relaciones matemáticas y cuantitativas entre la estructura química de un compuesto y su actividad biológica. Descubre cómo, a partir de la intuición cualitativa (SAR), se pasó a intentar predecir la actividad con valores concretos. Exploraremos los parámetros fisicoquímicos clásicos utilizados, como la lipofilia (π, log P), los efectos electrónicos (σ de Hammett) y los efectos estéricos (Es de Taft), y cómo se combinaban en el enfoque de Hansch para modelar la actividad.

Aprenderás que, aunque las ecuaciones lineales clásicas de Hansch (2D-QSAR) no son la herramienta principal en la industria farmacéutica hoy en día debido a sus limitaciones, el concepto fundamental del QSAR sigue siendo un pilar del diseño de fármacos moderno. ¡La buena noticia es que el QSAR está viviendo una "segunda juventud"! Gracias a los avances en machine learning e inteligencia artificial, se emplean métodos mucho más sofisticados (como QSAR 3D, 4D, etc.) que permiten identificar patrones complejos y son herramientas estándar y cruciales en la industria actual para tareas como el cribado virtual, la optimización de compuestos y la predicción de propiedades ADMET. Comprender los fundamentos del QSAR clásico sigue siendo valioso para entender estos enfoques computacionales más modernos.

Aviso: Este audio ha sido generado por NotebookLM a partir de fuentes proporcionadas por el Prof. Juan J. Díaz-Mochón de la UGR