Aplicación de la topología molecular a la predicción de la actividad antimalárica de análogos de la 4-anilinoquinolina

Abstract

La malaria es una enfermedad parasitaria causada por protozoos del género Plasmodium y transmitida por vectores del género Anopheles . En 2019 esta enfermedad se cobró la vida de más de 400.000 personas, de las cuales un 94 % se concentraban en la región de África. Uno de los principales problemas en el control de la malaria es la aparición de resistencias frente a los diferentes fármacos que existen, es por ello que es necesario el desarrollo de alternativas antimaláricas eficaces. En este estudio se ha aplicado la topología molecular a una serie de compuestos análogos de la 4-anilinoquinolina con actividad inhibitoria de la proliferación de 3 cepas de Plasmodium falciparum, una sensible a la cloroquina (D6) y dos resistentes (W2 y C235); para así desarrollar un modelo de relación cuantitativa estructura-actividad QSAR que permita predecir la actividad de los compuestos frente a cada una de ellas. Utilizando el análisis lineal discriminante se seleccionaron tres funciones que clasificaron correctamente el 87 % de los compuestos analizados en la cepa D6, en la W2 y en la C235, respectivamente. Para la validación del modelo se empleó un test interno del tipo leave some out para cada una de las funciones. Por último, se aplicó el modelo en la búsqueda de nuevos compuestos antimaláricos potencialmente activos frente a las tres cepas.

Malaria is a parasitic disease caused by the Plasmodium protozoa and transmitted by vector of the genus Anopheles . In 2019, this disease claimed the lives of more than 400.000 people, of which 94 % are concentrated in the African region. One of the main problems with malaria control is parasite resistance to the different drugs that exist, which is why it is necessary to develop effective antimalarial alternatives. In this study, molecular topology was applied to 4-anilinoquinoline analogs with proliferation inhibitory activity of 3 Plasmodium falciparum strains, one chloroquine sensitive (D6) and two chloroquine resistant (W2 and C235); in order to develop a quantitative structure-activity (QSAR) model to predict the activity of the compounds against each of them. Using linear discriminant analysis, three functions were selected that correctly classified 87 % of the compounds analyzed in strain D6, W2 and C235, respectively. The leave some out test was carried out to validate this model. Finally, the model was applied to search for new antimalarial compounds potentially active against all three strains.