In silico

In silico és una expressió que significa 'fet per computadora o via simulació computacional'. La frase està falcada a partir de les frases in viu i in vitro del llatí, les quals són comunament usades en biologia, més comunament en temes de biologia de sistemes, i es referixen a experiments fets en organismes vius o fòra d'organismes vius, respectivament. Al contrari de lo que comunament es creu, in silico no significa res en llatí. No obstant, per la seua relació en "in silicium" es traduïx per "en silici" la qual cosa fa referència al material del que estan fets els semiconductors que permeten almagasenar informació en el computador.

Història del terme

L'expressió in silico va ser usada per primera volta en públic en 1989 en el taller Autómata Celular: Teoria i Aplicacions, en Els Àlbers, Nou Mèxic. Pedro Miramontes, un matemàtic de l'Universitat Nacional Autònoma de Mèxic, va presentar un informe “Restriccions fisioquímicas del ADN i l'ARN, autómata celular i evolució molecular”. En la seua charrada, Miramontes va usar el terme “In silico” per a caracterisar simulacions d'experiments biològics portades a terme enterament en un computador. El treball va ser presentat posteriorment per Miramontes com la seua tesis doctoral.

In silico s'ha usat en llibres blancs realisats per a recolzar la creació de programes sobre genoma bacterial per la Comissió de la Comunitat Europea. El primer document referenciado a on apareix "in silico" va ser escrit per un equip francés en 1991. La seua primera aparició referenciada en un llibre es tracta d'un treball d'Hans B. Sieburg de 1990, presentat en una escola d'estiu sobre sistemes complexos en el Santa Fe Institute.

"In silico" versus "in silici"

Va haver per un temps l'intent de reemplaçar "in silico" per "in silici", que és l'expressió llatina correcta para “en silici”. El terme llatí per a “silici”, “silicium”, va ser creat al començament de el XIX per Berzelius. No obstant, “in silico” va tindre més acolliment i hui és un terme casi universal, arreplegant-se, inclús, com a títul d'una revista especialisada.

L'expressió "in silico" s'ha aplicat des del principi sol a les simulacions per ordenador que modelaven processos naturals o de laboratori (de qualsevol ciència natural), i no fa referència a càlculs genèrics realisats per ordenador.

Toxicitat in silico

Les tècniques informàtiques in silico són particularment atractives, perque són extremadament ràpides i rendables i es poden aplicar inclús sense que el compost estiga físicament disponible.

Els métodos in silico s'usen per a la predicció i validació de tècniques i estratègies actuals, com la predicció dels efectes sobre la salut humana.

El terme in silico en toxicologia generalment es referix a un experiment computacional, càlcul matemàtic, i l'organisació de les senyes relacionades en substàncies a través d'un anàlisis basat en l'ordenador. Més explícitament, el terme significa una dependència en l'us d'una varietat de ferramentes informàtiques d'anàlisis de senyes típicament usant algoritmes computacionals (química, matemàtica i biològica) dissenyats per a produir tant les prediccions de toxicitat o senyes experimentals reals relacionats en la toxicologia. S'usa en proves d'hipòtesis científiques o anàlisis de seguritat. En resum, la toxicologia in silico és l'aplicació de les tecnologies informàtiques per a analisar les senyes existents, el model i predir l'activitat toxicológica de la substància.

• Tècniques de predicció in silico de toxicitat

Les tècniques de predicció in silico de toxicitat poden classificar-se en diferents métodos a on els models bioquímics són rellevants per a la toxicitat (Modelació Molecular), les tècniques per a explicar els fenomens toxicológicos (sistemes experts) i els métodos que es deriven de prediccions d'un entrenament conjunt de senyes determinades experimentalment (Data Driven Systems).

Modelació Molecular

Tècniques de modelació molecular evaluen l'interacció de molècules menudes en macromolécula biològiques (predominantment proteïnes), ajustant el lligant en el lloc actiu del receptor. La Modelació Molecular ha segut utilisat principalment en l'investigació farmacèutica per a la detecció i evaluació de nous composts. Pero les mateixes tècniques poden ser també aplicades en fins toxicológicos, per a dilucidar els mecanismes i biotransformaciones i per a predir la toxicitat mediada per receptor, pero no es pot predir la toxicitat de mecanismes complexos.

Sistemes Experts

Sistemes Experts: evaluaran la toxicitat d'un nou compost, en un programa d'ordenador, promet un accés fàcil als coneiximents toxicológicos, i moltes ferramentes de software de predicció de toxicologia són en realitat sistemes experts.La creació d'una base de senyes per a un sistema expert requerix extenses busques per a crear coneiximents aplicables a partir de casos específics. És per lo tant necessari actualisar la base de senyes en regularitat i integrar nous coneiximents científics aixina com la retroalimentación dels usuaris.

Driven Data Systems:

En Driven Data Systems es formalisen els métodos per a l'extracció de models de predicció directament a partir de senyes experimentals estructura-activitat. El clàssic anàlisis (Q) SAR utilisa tècniques de regressió per a derivar les equacions a partir de senyes experimentals. Estes equacions es poden utilisar per a la predicció d'atres composts en estructures i mecanismes similars. Les prediccions poden basar-se en les propietats moleculars quantitatives (QSAR) aixina com sobre la presència o absència d'estructures d'induir toxicitat (SAR).

Com els experiments de toxicitat són en freqüència massa cars i requerixen molt temps per a portar-se a terme especialment per al desenroll de models (Q) SAR, estes tècniques de senyes són molt utilisades.

Una tasca important per als sistemes Data Driven és la selecció de característiques químiques que són rellevants per a l'efecte tòxic baix investigació. En una miqueta de coneiximent toxicológico és relativament fàcil d'aplegar a un número casi illimitat de característiques químiques, que puga ser rellevant per a la toxicitat. Pero és difícil de determinar a priori, quins d'estes característiques són realment rellevants i garantisar, que no són característiques importants.

Combinació de prediccions

Combinar les prediccions de models diferents, la precisió de la predicció pot ser millorada significativament en la majoria casos.

Acceptació de regulació de prediccions in silico

Anteriorment s'usaven ensajos in viu, pero s'ha reduït els experiments en animals i per tant ara s'accepten estos métodos alternatius. Si les prediccions in silico s'utilisen en un context regulador, és evident que tenen que complir rigorosos estàndarts de calitat. Estes normes s'han redactat en els Principis de la OCDE de (Q) SAR Validació (Principis anteriorment Setubal), que es troben actualment en procés de revisió.

• Validació de models in silico

Tècniques de validació

Una estimació estadísticament sòlida i objectiva de la toxicologia és crucial per a la comparació de diferents tècniques, l'interpretació adequada dels seus resultats i per a una aplicació en un context normatiu. És important entendre els principis bàsics que són relativament senzills: un model de predicció es deriva a partir d'un conjunt de composts de formació.

Resultats de la validació

Les precisió alcanzables depenen en una gran mida de la calitat i composició i l'equip de prova i pot variar en gran mida del punt final.

• Predicció dels efectes en la salut de l'home

En les ferramentes in silico es poden predir els efectes sobre la salut humana. És desijable tindre accés als diferents models tòxics relacionats mecánicamente, metabólicamente i prediccions ADME, per a tindre la possibilitat de buscar estructures similars en activitat tòxica. Si les prediccions in silico són contradictòries o insegures, podria ser necessari realisar experiments específics per a resoldre estes qüestions. Com cada extrapolació està associada en un error, és provable que els errors s'acumulen especialment a lo llarc de la cadena.

Una atra estratègia consistix en predir els efectes en la salut humana directament. Açò es pot fer ya siga per mig de l'implantació d'un sistema expert per a la salut humana o per mig de l'us de senyes de proves clíniques o estudis epidemiológicos per a formar un sistema de senyes Driven.

• Conclusió

Els resultats dels ensajos in silico són lo suficientment acceptables com per a eixercitar un paper important en l'evaluació preclínica dels efectes tòxics. La precisió de prediccions in silico pot ser en molts casos a lo manco comparable a alternatives in vitro i in viu i és provable que les noves millores siguen alcanzables en l'integració de l'informació biològica.

No obstant, és crucial conéixer les llimitacions d'estes tècniques per a evitar aplicar-les cegament a tots els casos. En el cas de prediccions poc fiables, és millor realisar experiments biològics adicionals per a aclarir estos temes, que confiar en les prediccions in silico plenament.

La toxicitat comprén una àmplia gama d'efectes adversos, hi ha una escassea de senyes relatives, i en particular, les toxicitat cròniques, especialment en els sers humans i els métodos in silico actualment disponibles són específics de la classe i/o tenen insuficient precisió.