Aplicación de la Topología Molecular en la búsqueda de nuevos compuestos basados en Azaauronas derivados de las Auronas naturales como potenciales antimaláricos

Abstract

La malaria es una enfermedad parasitaria transmitida por vectores del género Anopheles, que tiene un efecto devastador en la salud pública a nivel mundial. En 2015, se reportaron 438.000 muertes por malaria, siendo el continente africano el más afectado. Una de las causas de esta preocupante tasa de mortalidad es el surgimiento de farmacorresistencias en las diferentes especies de Plasmodium. Por esto es importante el desarrollo de nuevos agentes antimaláricos. En el presente estudio se utilizó la topología molecular para el desarrollo de un modelo QSAR capaz de predecir la actividad antimalárica de un grupo de compuestos derivados de las auronas naturales. Utilizando el análisis lineal discriminante se encontró un modelo capaz de clasificar correctamente la actividad de 33 de los 35 compuestos estudiados (93 %). Con el fin de predecir la potencia antimalárica de los compuestos, se realizó un análisis de regresión multilineal, que fue capaz de explicar el 83 % de la varianza. El modelo fue validado mediante una validación cruzada y un test de aleatoriedad. Finalmente, se aplicó a la búsqueda de nuevos compuestos con potencial actividad antimalárica.

Malaria is a parasitic disease transmitted by vectors of the genus Anopheles, which has a devastating effect on public health globally. In 2015, were reported 438.000 Malaria deaths, with the African continent being the most affected. One of the causes of this concerning rate of deaths is the appearance of pharmacoresistences in the different species of Plasmodium. For this reason is important the developing of new antimalarial agents. In the present study we used molecular topology to develop QSAR models capable of predicting the antimalarial activity of a group of compounds derived from natural Aurones. Using the linear discriminant analysis, a model was found capable of classify correctly the activity of 33 out of the 35 compounds studied (93%). In order to predict the compounds’ antimalarial potency, we performed a multilinear regression analysis, which was capable of explaining 83% of the variance. The model was validated by a cross-validation and a randomness test. Finally, the selected model was applied in the search for new compounds with potential antimalarial activity.