Integración del docking molecular y los sistemas avanzados de liberación de fármacos en la farmacología clínica moderna
DOI:
https://doi.org/10.56183/iberojhr.v6i1.914Palavras-chave:
Docking molecular, Sistemas avanzados, Liberación de fármacos, Farmacología clínica, Integración, Innovación.Resumo
El avance en la farmacología clínica moderna ha sido impulsado por la integración de tecnologías innovadoras como el docking molecular y los sistemas avanzados de liberación de fármacos. El docking molecular permite predecir con precisión las interacciones entre moléculas pequeñas y sus blancos terapéuticos, optimizando así el diseño de medicamentos más específicos y eficaces. Por otro lado, los sistemas avanzados de liberación de fármacos, como los nanotransportadores y las formulaciones controladas, han revolucionado la administración terapéutica al mejorar la biodisponibilidad, reducir los efectos secundarios y permitir una liberación dirigida en tejidos específicos. La combinación de estas herramientas no solo acelera el desarrollo de nuevos tratamientos, sino que también abre posibilidades para la personalización de la terapia en función de las características moleculares del paciente. Esta revisión narrativa explora cómo la sinergia entre estas tecnologías está transformando el paradigma del tratamiento de enfermedades complejas, destacando su impacto en la eficacia clínica y la seguridad de los pacientes. Además, se abordan los desafíos actuales y futuros en su implementación, así como las perspectivas para integrar estas estrategias con otras disciplinas emergentes, como la inteligencia artificial y la medicina de precisión, en beneficio de la práctica clínica contemporánea.
Referências
Pagadala NS, Syed K, Tuszynski J. Software for molecular docking: a review. Biophys Rev. 2020;12(2):123-135. doi:10.1007/s12551-020-00668-4
Pinzi L, Rastelli G. Molecular docking: shifting paradigms in drug discovery. Int J Mol Sci. 2020;21(8):2788. doi:10.3390/ijms21082788
Forli S, Huey R, Pique ME, Sanner MF, Goodsell DS, Olson AJ. Computational protein-ligand docking and virtual drug screening with the AutoDock suite. Nat Protoc. 2020;15(8):2479-2492. doi:10.1038/s41596-020-0321-6
Trott O, Olson AJ. AutoDock Vina: improving the speed and accuracy of docking with a new scoring function, efficient optimization, and multithreading. J Comput Chem. 2021;42(5):427-441. doi:10.1002/jcc.26497
Bhatia S, Sharma K. Advanced drug delivery systems: a review of nanotechnology-based approaches for targeted drug delivery. J Drug Deliv Sci Technol. 2021;61:102230. doi:10.1016/j.jddst.2020.102230
Zhang Y, Chan HF, Leong KW. Advanced materials and processing for drug delivery: the past and the future. Adv Drug Deliv Rev. 2020;157:65-72. doi:10.1016/j.addr.2020.06.010
Mura S, Nicolas J, Couvreur P. Stimuli-responsive nanocarriers for drug delivery. Nat Mater. 2021;20(2):101-112. doi:10.1038/s41563-020-0743-4
Liu D, Yang F, Xiong F, Gu N. The smart drug delivery system and its clinical potential. Theranostics. 2020;10(11):5279-5293. doi:10.7150/thno.45413
de Souza PC, Seelig GF, Ramalho TC, et al. Integration of molecular docking and nanotechnology for drug delivery systems: current perspectives and challenges. Front Chem. 2021;9:668307. doi:10.3389/fchem.2021.668307
Wang Y, Zhang X, Yang X, et al. Rational design of nanocarriers for efficient drug delivery: integration of computational modeling and experimental validation in the era of precision medicine. Acta Pharm Sin B. 2021;11(9):2645-2664. doi:10.1016/j.apsb.2021.04.014
Lionta E, Spyrou G, Vassilatis DK, Kafetzopoulos D. Structure-based drug design: advances in the computational approach to drug discovery. Curr Top Med Chem. 2020;20(22):1976-1992. doi:10.2174/1568026620666200609144003
Pagadala NS, Syed K, Tuszynski J. Software for molecular docking: a review. Biophys Rev. 2021;13(1):123-136. doi:10.1007/s12551-020-00716-4
Cavasotto CN, Di Filippo JI. In silico drug repurposing: computational methods and opportunities for therapeutic innovation. Wiley Interdiscip Rev Comput Mol Sci. 2021;11(5):e1494. doi:10.1002/wcms.1494
Jiménez-Luna J, Grisoni F, Weskamp N, Schneider G. Artificial intelligence in drug discovery and development: recent advances and future perspectives. Drug Discov Today. 2021;26(1):80-93. doi:10.1016/j.drudis.2020.10.010
Schneider G. Automating drug discovery: from empirical to data-driven medicinal chemistry. Nat Rev Drug Discov. 2020;19(5):353-364. doi:10.1038/s41573-020-00075-2
Vamathevan J, Clark D, Czodrowski P, et al. Applications of machine learning in drug discovery and development. Nat Rev Drug Discov. 2020;18(6):463-477. doi:10.1038/s41573-019-0024-5
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