Espacio químico de metabolitos secundarios e identificación de sus blancos terapéuticos “In Silico” en seis plantas arbóreas antibacterianas en el Perú

Abstract

Medicinal plants with active principles were obtained through a bibliographic review in the National Repository of Research Works (renati), and these plants are also part of the medicinal flora in Peru. Likewise, six antibacterial medicinal tree plants (Eucalyptus globulus Labill, Annona muricata, Schinus molle L., Brosimum rubescens Taubert, Anacardium occidentale, Annona cherimola) were selected, and their secondary metabolites were identified. Additionally, a chemical space analysis and the identification of their putative therapeutic targets were conducted. For this, in silico methods were used with cheminformatics software such as PUMA, DataWarrior, Anaconda Prompt, and KNIME, among others. The results included a total of 361 secondary metabolites across the six medicinal plants. It was concluded that twelve secondary metabolites showed structural similarity to three antibacterial drugs from DrugBank. Likewise, caffeic acid was identified in two of the mentioned medicinal plants. Finally, these compounds show great potential as future active molecules for therapeutic treatments.

Se obtuvieron plantas medicinales con principios activos a través de una revisión bibliográfica en el Repositorio Nacional de Trabajos de Investigación (renati) las cuales, estas plantas también forman parte de la flora medicinal en el Perú. Así mismo, se seleccionaron seis plantas medicinales arbóreas antibacterianas (Eucalyptus globulus Labill, Annona muricata, Schinus molle L A. Gray, Brosimum rubescens taubert, Anacardium occidentale, Annona cherimola). y se identificaron sus metabolitos secundarios, además se realizó el análisis de espacio químico y la identificación de sus blancos terapéuticos putativos. Para ello, utilizamos el método in silico con programas quimioinformaticos como DataWarrior, ANACONDA Promt y KNIME entre otros. Los resultados obtenidos fueron un total de 361 metabolitos secundarios entre seis plantas medicinales. Se concluye la identificación de doce metabolitos secundarios que tienen similaridad estructural con tres fármacos antibacterianos del DrugBank. Así mismo, se identificó que el metabolito secundario con el nombre de “ácido cafeico” está presenté en dos plantas medicinales mencionadas, finalmente estos compuestos tienen gran potencial como futuras moléculas activas para tratamientos terapéuticos.