Análisis in silico de los metabolitos de Petiveria alliacea L. y sus posibles dianas moleculares en procesos neurodegenerativos

Abstract

Petiveria alliacea L. (P. alliacea) is a medicinal plant widely distributed throughout tropical America and recognized for its analgesic, anti-inflammatory, immunomodulatory, and neuroactive properties. Various phytochemical studies have identified compounds such as dibenzyl trisulfide, flavonoids, terpenoids, β-caryophyllene, phytoalexin, squalene, and γ-sitosterol, all of which exhibit biological activity and biotechnological relevance. Given the diversity of metabolites present in this species, its study through computational tools allows the exploration of potential interactions with proteins of functional importance in different biological processes. This project aims to analyze the metabolites of P. alliacea through a bioinformatic approach, using databases and specialized platforms to identify potential molecular targets. The metabolites were retrieved from the IMPPAT (Indian Medicinal Plants, Phytochemistry and Therapeutics) database and analyzed using the STITCH (Search Tool for Interactions of Chemicals) and STRING (Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins) platforms. The STITCH tool enabled the prediction of chemical–protein interactions, while STRING allowed the construction of protein–protein interaction networks, integrating the functional information of the identified proteins in Homo sapiens and Mus musculus. The obtained proteins were classified according to their participation in key cellular processes such as stress, inflammation, apoptosis, memory, locomotion, neuronal signaling, and nervous system functions. This study is classified as exploratory, descriptive, and bioinformatic research, without the use of biological samples or experimental procedures in vivo or in vitro. The computational analysis of P. alliacea metabolites provides a framework for understanding their molecular interactions and opens the possibility of guiding future experimental validation studies. The results will strengthen knowledge about the bioactive properties of natural compounds and their potential application in biotechnology, pharmacology, and molecular biology, establishing P. alliacea as a valuable model for identifying new molecular targets of scientific interest.

Petiveria alliacea L. (P. alliacea) es una planta medicinal ampliamente distribuida en América tropical y reconocida por sus propiedades analgésicas, antiinflamatorias, inmunomoduladoras y neuroactivas. Diversos estudios fitoquímicos han identificado en ella compuestos como dibenzil trisulfuro, flavonoides, terpenoides, β-cariofileno, fitoalecina, squaleno y γ-sitosterol, los cuales presentan actividad biológica e interés biotecnológico. Dada la diversidad de metabolitos presentes en esta especie, su estudio mediante herramientas computacionales permite explorar posibles interacciones con proteínas de relevancia funcional en diferentes procesos biológicos. Este proyecto tiene como propósito analizar los metabolitos de P. alliacea mediante un enfoque bioinformático, utilizando bases de datos y plataformas especializadas para identificar potenciales dianas moleculares. Los metabolitos fueron recuperados de la base de datos IMPPAT (Indian Medicinal Plants, Phytochemistry and Therapeutics) y analizados mediante las plataformas STITCH (Search Tool for Interactions of Chemicals) y STRING (Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins). La herramienta STITCH permitió predecir interacciones químico-proteicas, mientras que STRING posibilitó la construcción de redes de interacción proteica, integrando la información funcional de las proteínas identificadas en Homo sapiens y Mus musculus. Las proteínas obtenidas fueron clasificadas con base en su participación en procesos celulares clave como estrés, inflamación, apoptosis, memoria, locomoción, señalización neuronal y funciones del sistema nervioso. ste estudio se clasifica como una investigación de tipo exploratoria, descriptiva y bioinformática, sin la intervención de muestras biológicas ni procedimientos experimentales in vivo o in vitro. El análisis computacional de los metabolitos de P. alliacea proporciona un marco para comprender sus interacciones moleculares y abre la posibilidad de orientar futuros estudios de validación experimental. Los resultados permitirán fortalecer el conocimiento sobre las propiedades bioactivas de los compuestos naturales y su potencial aplicación en biotecnología, farmacología y biología molecular, consolidando a P. alliacea como un modelo útil para la identificación de nuevas dianas moleculares de interés científico.