Flores BN, Marrero PY, Louvina SJ, Tocto MDS

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 12
Paginas: 39-45
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RESUMEN

Introducción: la leishmaniasis es una enfermedad provocada por protozoos del género Leishmania, cuyas repercusiones pueden ser fatales o provocar discapacidad. En el presente trabajo se identifican nuevos compuestos con potencial actividad antileishmaniásica empleando estudios in silico.
Objetivo: confeccionar una nueva base de datos de compuestos evaluados contra este parásito e identificar nuevos compuestos líderes con potencial actividad antileishmaniásica a través de estudios in silico.
Métodos: los compuestos incluidos se recopilaron de la literatura y bases de datos internacionales, tomando la concentración inhibitoria media como medida de clasificación en activos e inactivos. Se emplearon los softwares DRAGON y STATISTICA 8.0 para calcular los descriptores moleculares; el análisis de clúster y la distancia euclidiana se emplearon en la confección de las series de entrenamiento y predicción. Los modelos fueron validados, y se realizó una búsqueda de nuevos compuestos líderes a través del tamizaje virtual de bases de datos.
Resultados: se confeccionó una base de datos de 2 145 compuestos, que fue dividida aleatoriamente. Tras el cribado virtual, fueron identificados 316 compuestos como potencialmente antileishmaniásicos, entre estos, conocidos fármacos con otras propiedades farmacológicas y varios productos naturales con diversos usos.
Conclusiones: se confeccionó una base de datos de compuestos a los que se les ha evaluado experimentalmente su actividad antileishmaniásica, y se obtuvo un modelo que permite predecir la actividad de nuevos compuestos a través del cribado virtual.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Informe final Segunda Reunión de Gerentes de Programas de leishmaniasis de Las Américas, 8-10 oct. 2013. Ciudad de Panamá: PANAFTOSA - OPS/OMS; 2014 jun.

2. Guía de Atención Integral de Leishmaniasis 2010 (Documento actualizado de Versión final Convenio 256/09) Convenio Cooperación Técnica No. 637 de 2009 Ministerio De La Protección Social. Washington, DC: Organización Panamericana de la Salud; jul. 2010.

3. Fina BL, Lombarte M, Rigalli A. Investigación de un fenómeno natural: ¿estudios in vivo, in vitro o in silico? Actual Osteol. 2013;9(3):294-9.

4. Negwer M. Organic-Chemical Drugs and their Synonyms. Berlin: Akademie 9th, extensively enl. ed. - Weinheim: Wiley-VCH; 2007.

5. Budavari S, O'Neill M, Smith A, Heckelman P, Kinneary J (Merck & Co., Inc.)The Merck Index: An Encyclopedia of Chemicals, Drugs & Biologicals. 12th. ed. New York: Chapman & Hall; 1997.

6. National Center for Biotechnology Information. Antileishmanial activity against antimonyresistant Leishmania infantum MCAN/BR/2002/BH400 promastigote infected in Swiss mouse peritoneal macrophages after 72 hrs. PubChem OPEN Chemistry Database. Bethesda, USA: U.S National Library of Medicine; 2014 https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/bioassay/744771#section=Top

7. StatSoft, Inc. (2007). STATISTICA (data analysis software system), version 8.0. USA: SAS Institute Inc.; 2008.

8. Perkin E. Software: ChemOffice v, 9.0. Reino Unido: Universidad de Cambridge Soft Corporation; 2003.

9. Todeschini R. Talete srl, DRAGON for Windows (Software for Molecular Descriptor Calculations) v, 5.5 [internet]. Milano (Italy): University of Milano-Bicocca P.za della Scienza; 2007 [citado 10 feb. 2016]. Disponible en: http://www.talete.mi.it

10. The Spectrum Collection [internet]. United States: Micro Source Discovery Systems, Inc.; 2012 [citado 21 mayo 2014]. Disponible en: http://www.msdiscovery.com/spectrum.html

11. Tropsha A. Best Practices for QSAR Model Development, Validation, and Exploitation. Mol Inf. 2010;29:476- 88.

12. World Health Organization. Sustaining the drive to overcome the global impact of neglected tropical diseases: second WHO report on neglected tropical diseases: summary. Geneva: WHO; 2013