🎨6.2.1 Multiverso químico y "Chemical art gallery"

1. Multiverso químico

El multiverso químico se define como todos los posibles espacios químicos que puede tener un conjunto de moléculas en función al conjunto de descriptores moleculares usados (Medina-Franco et al., 2022).

La Figura 1 muestra una representación esquemática de un multiverso químico de una base de datos donde n moléculas pueden ser representadas utilizando espacios químicos alternativos. A su vez, cada espacio químico esta definido por un conjunto de descriptores moleculares diferentes. Las figuras geométricas representan la codificación de las estructuras moleculares utilizando diferentes descriptores moleculares. Por ejemplo, los triángulos azules representan las propiedades tipo fármaco descritas por las reglas de Lipinski (Lipinski et al. 2001) y Veber (Veber et al. 2002). Los cilindros anaranjados representan las huellas digitales moleculares como Molecular ACCes System (MACCS) Keys (166-bits) y Extended Connectivity Fingerprint (ECFP). Los cubos rojos representan los descriptores constitucionales como número de anillos aromáticos y alifáticos o número de átomos de carbono, nitrógeno y oxígeno.

Figura 1. Multiverso químico de una base de datos utilizando tres tipos de descriptores moleculares diferentes (Medina-Franco, et al 2022). Los descriptores moleculares utilizados fueron propiedades tipo fármaco (triángulos azules), huellas digitales moleculares (cilindros anaranjados) y descriptores constitucionales (cubos rosas).

El concepto de Chemical Art Gallery introduce un enfoque para unir el arte con la quimioinformática a través de representaciones visuales y artísticas del espacio químico (Gaytán-Hernández et al., 2023).

A modo de ejemplo representamos el espacio químico de compuestos químicos derivados de alimentos para generar gráficos visualmente atractivos con doble beneficio: compartir conocimientos químicos y desarrollar obras de arte impulsadas por la quimioinformática. La Figura 2 muestra una visualización de espacio químico de compuestos químicos derivados de la base de datos FooDB usando el algoritmo t-SNE basado en propiedades de interés farmacéutico como donadores de enlace de hidrógeno, aceptores de enlace de hidrógeno, área tolopogica superficial, número de enlaces rotables, peso molecular, y coeficiente de partición octanol/agua (logP). Los compuestos están representados en puntos de diferentes colores de acuerdo a la sabor que confieren como morado (sabor floral), rojo (sabor frutal), ambos característicos del vino, y gris (compuestos remanentes de FooDB).

Figura 2. Mindful taste (Gusto consciente). Autores: Daniela Gaytán-Hernádez, José L. Medina-Franco y Ana L. Chávez-Hernández. Técnica: tSNE. Descriptores moleculares: MW, HBD, HBA, logP, TPSA y RB. Compuestos químicos: Compuestos químicos derivados de alimentos que están asociados a notas de sabor asociadas al vino. Categorías de sabor: floral y frutal. Fuente: Gaytán-Hernández D et al. (2023). J Cheminform 15:100.

La interpretación artística de la Figura 2 se puede ver como una analogía a una tomografía por emisión de positrones (PET) mostrada en la Figura 3. La Figura 3 muestra mapas de distribución media de receptores de 19 receptores y transportadores de neurotransmisores diferentes usando imágenes de PET. En color amarillo muestra que parte de la corteza cerebral se activa con mayor intensidad en presencia de un neurotransmisor, y en morado una menor intensidad. Por su parte la Figura 2 sería una analogía a la Figura 3, los compuestos con sabores frutales y florales representarían las regiones de la corteza cerebral que se activan en presencia de un estimulo o un neurotransmisor.

Figura 3. Imágenes de tomografía por emisión de positrones (PET) de receptores y transportadores de neurotransmisores. Las imágenes del trazador PET se cotejaron y promediaron para producir mapas de distribución media de receptores de 19 receptores y transportadores de neurotransmisores diferentes a través de nueve sistemas de neurotransmisores diferentes y un total combinado de más de 1.200 participantes sanos. Fuente: Hansen JY et al. (2022) Nat Neurosci 25:1569–1581.

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