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El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n sigue siendo una de las principales causas de mortalidad relacionada con el c\u00e1ncer en el mundo, siendo el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n de c\u00e9lulas no peque\u00f1as la forma m\u00e1s extendida. Entre los factores clave de su desarrollo, las mutaciones del receptor del factor de crecimiento epid\u00e9rmico, o EGFR, desempe\u00f1an un papel central. Este receptor, involucrado en la regulaci\u00f3n del crecimiento y la supervivencia celular, puede, al estar mutado, provocar una proliferaci\u00f3n incontrolada de c\u00e9lulas, favoreciendo as\u00ed la progresi\u00f3n tumoral.<\/p>\n
Los tratamientos actuales dirigidos al EGFR, como el gefitinib, han mejorado los resultados cl\u00ednicos para los pacientes portadores de estas mutaciones. Sin embargo, la aparici\u00f3n de resistencias y efectos secundarios limita su eficacia a largo plazo. Ante este escenario, la b\u00fasqueda de nuevas mol\u00e9culas capaces de bloquear espec\u00edficamente la actividad del EGFR mutado se convierte en una prioridad.<\/p>\n
Un avance reciente ha permitido descubrir una nueva familia de compuestos, las quinolina-sulfonamidas, gracias a un enfoque innovador que combina la inteligencia artificial y la validaci\u00f3n experimental. Este m\u00e9todo utiliza modelos generativos basados en el aprendizaje por refuerzo para explorar el espacio qu\u00edmico e identificar mol\u00e9culas prometedoras. Entre ellas, una mol\u00e9cula llamada Hit1 se ha destacado por su eficacia.<\/p>\n
Hit1 ha demostrado una fuerte capacidad para inhibir la actividad quinasa del EGFR, con una concentraci\u00f3n inhibitoria mediana de 21,2 nanomoles por litro. Aunque menos potente que el gefitinib, esta mol\u00e9cula ha mostrado una marcada actividad antiproliferativa contra c\u00e9lulas de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n de c\u00e9lulas no peque\u00f1as portadoras de mutaciones del EGFR, como las l\u00edneas PC9 y HCC827. En cambio, su efecto sobre las c\u00e9lulas salvajes, como A549, es mucho menor, lo que sugiere una mayor selectividad hacia las c\u00e9lulas mutadas.<\/p>\n
Las simulaciones de din\u00e1mica molecular han revelado que Hit1 se une eficientemente al EGFR estableciendo enlaces de hidr\u00f3geno con un residuo clave, la lisina 745, y ocupando una cavidad hidrof\u00f3bica ubicada cerca de la valina 726. Estas interacciones estabilizan la mol\u00e9cula en el sitio de uni\u00f3n del ATP, impidiendo as\u00ed la activaci\u00f3n del receptor. Adem\u00e1s, Hit1 ha presentado un perfil farmacocin\u00e9tico equilibrado, con una buena solubilidad y una permeabilidad membranal favorable, lo que la convierte en una candidata seria para un desarrollo posterior.<\/p>\n
Este descubrimiento ilustra el potencial de los enfoques h\u00edbridos, que combinan inteligencia artificial y validaci\u00f3n experimental, para acelerar el dise\u00f1o de nuevos f\u00e1rmacos. Hit1, con su estructura accesible y sus propiedades dirigidas, abre el camino a una nueva generaci\u00f3n de inhibidores del EGFR, m\u00e1s selectivos y mejor tolerados.<\/p>\n
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DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11030-026-11625-z<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Integrating machine learning-based molecular design with experimental validation for the discovery of EGFR inhibitors in lung cancer<\/p>\n Revue : <\/strong> Molecular Diversity<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Hailing Qie; Liyuan Wang; Ce Li; Chen Wu; Yong Wang; Kuo Xiao; Lili Diao<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00ab`html Una nueva mol\u00e9cula prometedora contra el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n que apunta al EGFR El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n sigue siendo una de las principales causas de mortalidad relacionada con el c\u00e1ncer en el mundo, siendo el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n de c\u00e9lulas no peque\u00f1as la forma m\u00e1s extendida. Entre los factores clave de su desarrollo, las… Seguir leyendo Una nueva mol\u00e9cula prometedora contra el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n que apunta al EGFR<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3,7,2],"tags":[],"class_list":["post-59","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-y-tecnologia","category-internacional","category-salud","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=59"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":60,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59\/revisions\/60"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=59"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=59"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=59"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}