El cáncer de próstata (CP) y la hiperplasia prostática benigna (HPB) son las principales patologías que afectan a la próstata cuya ocurrencia en la población masculina mayor de 45 años ha aumentado en la última década. Al ser enfermedades de una alta incidencia y mortalidad, cada día se destinan más esfuerzos para estudiar sus tratamientos, con el fin de mejorar la calidad de vida de los afectados. La HPB es la más común entre las dos enfermedades. En la actualidad su tratamiento se lleva a cabo teniendo en cuenta las guías de la Asociación Americana de Urología, por medio de su algoritmo que clasifica a la enfermedad y ayuda a la elección de su tratamiento ya sea farmacológico o quirúrgico. Los principales andrógenos endógenos son la testosterona (T) y la 5α-dihidrotestosterona (DHT) que tienen actividades sexuales y anabólicas, además de controlar el desarrollo y mantenimiento de órganos como las vesículas seminales, el pene y la próstata, entre otros. En la próstata, la T es reducida enzimáticamente a DHT por la 5α-reductasa tipo II (5αR-II), siendo este metabolito el responsable de su agrandamiento. Por esta razón, la inhibición de la 5αR-II constituye un blanco de acción clave para el tratamiento de la HPB. Dentro de los fármacos para tratar a la HPB se encuentran los inhibidores de la 5αR como la finasterida y la dutasterida, que aunque son muy efectivos se les ha asociado una serie de eventos adversos relacionados con la función sexual masculina. Por lo tanto, la búsqueda y diseño de inhibidores de 5αR-II novedosos potencialmente con menores efectos adversos se encuentra justificada. En este sentido, el diseño de fármacos asistido por computadores o in silico constituye una herramienta valiosa para encontrar compuestos potencialmente bioactivos. A través de la estrategia de docking o acoplamiento molecular se pueden encontrar compuestos que se adapten tanto geométrica como químicamente a una determinada cavidad (sitio activo) de una diana biológica siendo esto representativo de su potencial actividad por la misma. Sin embargo, para llevar a cabo esta estrategia, es necesario conocer la estructura tridimensional (3D) de la diana de interés. Cabe mencionar que a la fecha, no se conoce la estructura 3D de la 5αR-II humana, por lo tanto, el presente trabajo tuvo como objetivo su modelado in silico partiendo de su secuencia de aminoácidos conocida, empleando técnicas de modelado por homología y por plegamiento (threading). A partir del alineamiento de la secuencia de aminoácidos conocida de la 5αR con las proteínas de la base de datos del Protein Data Bank (PDB) en el programa BLAST, se determinaron las plantillas proteicas (1MG7, 1J0A, 1UTH, 3BUR, 3BUV, 4QUV) para el modelado, mismo que se llevó a cabo en el programa computacional MODELLER y las plataformas informáticas I-TASSER y PHYRE2. Se construyeron un total de doce modelos que fueron validados mediante las plataformas QMEAN, ProQ y el gráfico de Ramachandran. A estos modelos se les determinó el sitio catalítico, representativo de las regiones de mayor accesibilidad y probabilidad de unión a la T, mediante una estrategia de acoplamiento molecular amplio (blind docking) con AutoDock 4.6 y una estrategia de acoplamiento molecular fino (en el programa SiteMap) entre la T o los inhibidores y los doce modelos 3D construidos. Se determinó que el sitio catalítico se encuentra en la región comprendida entre los aminoácidos histidina 230 a 232 de la estructura proteica concordando con el sitio catalítico previamente establecido por mutagénesis experimental. El modelo ITA3BUR, construido por la estrategia de plegamiento (threading) en el programa I-TASSER, empleando como plantilla proteica a la enzima 5β-reductasa (3BUR) de origen humano resultó un modelo válido de la estructura 3D de la 5αR. Adicionalmente, se determinó que el modelo ITA3BUR se une de una manera energéticamente más favorable tanto al sustrato endógeno como a los inhibidores adicionando elementos para considerarlo en una aproximación teórica válida a la estructura tridimensional de la 5αR-II humana. Abstract Prostate cancer (PC) and benign prostatic hyperplasia (BPH) are the main diseases that affect the prostate, whose occurrence on male population over 45 years has increased in the last decade. Since they are diseases with a high incidence, every day many efforts are oriented to study their treatments, in order to improve the quality of life of those affected. BPH is the most common of the two diseases. Nowadays, its treatment is performed according to the American Urological Association guidelines using its algorithm that classifies the disease and helps to choice of drug therapy or surgery. The main endogenous androgens are testosterone (T) and 5α-dihydrotestosterone (DHT) both have sexual and anabolic activities as well as control the development and maintenance of organs such as seminal vesicles, penis and prostate. In the prostate, T is reduced to 5α-dihydrotestosterone (DHT), catalyzed by type II 5α-reductase (5αR-II) which in turn is the responsible of its enlargement. For this reason, the inhibition of 5αR-II is a key target for the treatment of BPH. Dutasteride and finasteride are 5αR inhibitors, which are the choice drugs for BPH treatment. Although they are effective, a series of side effects related to male sexual function have been attributed to them. Therefore, the discovery and design of novel 5αR-II inhibitors with potentially less side effects is justified. In this sense, the in silico or computer assisted drug design is a valuable tool for finding potentially bioactive compounds. By molecular docking can be found compounds that geometrically or chemically suit to a biological target, which in turn represents its activity on it. However, in order to do this, it is necessary to know the three dimensions (3D) structure of the biological target. Due to nowadays the 3D structure for human 5αR-II it is not known the objective of this study was to model it in silico starting from its known amino acid sequence using homology and threading modeling techniques. For this purpose, different protein templates (1MG7, 1J0A, 1UTH, 3BUR, 3BUV, 4QUV) and software (MODELLER, I-TASSER y PHYRE2) were used. A total of twelve models were constructed, which were validated by QMEAN, ProQ and Ramachandran plot. Their catalytic site, representing the more accessible and binding probability to T regions were established by blind docking by AutoDock 4.6 and SiteMap software. The catalytic site was determined in the region between amino acids 230 to 232, which was also found by mutagenesis in previous studies. ITA3BUR model constructed by threading with the software I-TASSER using human 5β-reductase (3BUR) as protein template was a valid model. By molecular docking between each model and the endogenous substrate T or its inhibitors dutasteride and finasteride, In addition, it was determined that ITA3BUR model binds in a way energetically more propitious to these molecules, which helped to consider ITA3BUR model as a valid theoretical approach to 3D structure of human 5αR-II. Maestría