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Updated: Sep 9, 2025

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

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Published on: June 6, 2025

Explotación de PubChem y otras bases de datos públicas para el cribado virtual en 2025: ¿cuáles son las últimas

Alberto Marbán-González¹, Verónica Ramírez-Cid¹, Alejandro Cristóbal-Ramírez¹

¹DIFACQUIM Research Group, Department of Pharmacy, School of Chemistry, Universidad Nacional Autónoma de México, Mexico City, Mexico.

Expert opinion on drug discovery

|September 5, 2025

Resumen

Esta revisión explora las tendencias recientes en la minería de bases de datos públicas como PubChem para la detección virtual en el descubrimiento de fármacos. Destaca las estrategias computacionales para navegar por vastos espacios químicos para identificar posibles pistas de drogas.

Área de la Ciencia:

Informática química y sus aplicaciones
Descubrimiento de drogas
Química computacional

Sus antecedentes:

La quimioinformática es crucial para administrar y analizar grandes conjuntos de datos químicos y biológicos en el descubrimiento de fármacos.
Las bases de datos públicas (PubChem, ZINC, ChEMBL, DrugBank) son recursos vitales para las diversas estructuras químicas y actividades biológicas.

Objetivo del estudio:

Revisar las tendencias recientes (2024-2025) en la extracción de datos de las bases de datos públicas para el cribado virtual.
Discutir la integración de la validación experimental y las herramientas computacionales en el diseño de medicamentos.
Para resaltar las estrategias para navegar vastos espacios químicos en el descubrimiento de drogas.

Principales métodos:

Recuperación de la literatura desde el SciFinder.
Análisis de las tendencias en la extracción de datos de PubChem y otras bases de datos públicas.
Revisión de las estrategias computacionales, incluidas las API, la búsqueda de similitudes y el filtrado físico-químico.

Principales resultados:

Las estrategias computacionales efectivas son esenciales para navegar miles de millones de compuestos en bases de datos públicas.
Las estrategias de filtrado permiten la extracción de subconjuntos compuestos enfocados para la evaluación.
La integración de herramientas computacionales y la validación experimental apoyan la toma de decisiones informadas en el descubrimiento de fármacos.

Conclusiones:

Las bases de datos químicas públicas son indispensables para el descubrimiento de medicamentos modernos.
Las herramientas avanzadas de quimioinformática y las estrategias de filtrado son clave para el descubrimiento y la optimización eficientes de plomo.
La sinergia entre los enfoques computacionales y la validación experimental acelera el proceso de diseño de medicamentos.

Palabras clave:

Pruebas virtuales espacio químico Las bases de datos de la informática química descubrimiento de fármacos asistido por ordenador

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