Aplicación de topología molecular a la predicción de la actividad frente a Trypanosoma brucei rhodesiense de compuestos bicíclicos derivados de la 4-metilpiperazina

Abstract

Trypanosoma brucei rhodesiense es la causa de la forma más virulenta de la enfermedad del sueño en África del Este. Sin tratamiento esta enfermedad tiene un curso fatal. Por el momento solo hay 5 fármacos en uso y solo uno de ellos (melarsoprol) es eficaz en la fase final de la enfermedad. Se ha desarrollado un modelo topológico matemático encaminado a buscar nuevos compuestos con actividad antitripanosómica para un grupo de compuestos bicíclicos derivados de la 4-metilpiperazina. Utilizando el análisis lineal discriminante se encontró un modelo capaz de clasificar correctamente la actividad del 93% de 32 compuestos estudiados. Con el objetivo de predecir la actividad antiparasitaria, se realizó un análisis de regresión multilineal capaz de explicar el 86% de la varianza. La validación de este modelo fue realizada por el método de cross-validación y mediante un test de aleatoriedad. Finalmente, el modelo seleccionado fue aplicado para la búsqueda de nuevos compuestos bicíclicos con teórica actividad frente al Trypanosoma brucei.

Trypanosoma brucei rhodesiense causes the most virulent form of sleeping sickness in East Africa. Without treatment this disease has a fatal course. Currently, there are only five drugs in use and only one of them (melarsoprol) is effective in the final stage of the disease. To find new drugs with anti-trypanosomal activity, it has been developed a mathematical model based on molecular topology aimed at finding novel active compounds from a group of bicyclic derivatives of 4-methylpiperazine. Using linear discriminant analysis it was found a model that could correctly classify the activity of 93% of 32 compounds studied. In order to predict the antiparasitic activity, a multilinear regression analysis was carried out so that it was able to explain 86% of the variance. The validation of this model was made by cross-validation and a test of randomness. Finally, the selected model was applied to the search for new bicyclic compounds potentially active.