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Diseño y selección por topología molecular de nuevos compuestos antimicobacterianos

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A través de la Historia, la tuberculosis ha sido una de las epidemias que más muertesha causado. Hoy en día, tanto la tuberculosis como las infecciones ocasionadas por elcomplejo M. avium constituyen un reto de salud pública sin par, no sólo por la gravedad delas mismas sino por la dificultad que entraña su tratamiento.Con esta motivación, y haciendo uso de la topología molecular, iniciamos el diseño yselección de nuevos compuestos potencialmente activos frente a Mycobacteriumtuberculosis (MTBC) y frente al complejo Mycobacterium avium (MAC).La topología molecular sirve para encontrar relaciones cuantitativas entre unapropiedad física, química o biológica y estructuras moleculares, basándose en lacaracterización numérica de las mismas a través de unos índices o descriptores topológicos(IT), es decir, se trata de obtener las funciones topológicas: P(IT) = A0 + ΣAi (IT), donde Prepresenta la propiedad, A0 y el conjunto de términos Ai los coeficientes de regresión.Con objeto de mejorar la eficacia de las funciones, fueron introducidas 4 nuevasfamilias de descriptores, particularmente derivados de índices de conectividad de Kier yHall, así como de índices de carga. Una vez calculados los IT de 45 compuestos conactividad antituberculosa contrastada, fueron obtenidas las funciones de predicción de docepropiedades farmacológicas de cada uno de los compuestos activos, y las de clasificaciónque nos permitieron discriminar entre compuestos activos e inactivos frente a estos dosgrupos de patógenos. A continuación se diseñaron los modelos de actividad antituberculosa,haciendo uso de las funciones seleccionadas, y fueron aplicados a bases de datos deestructuras químicas para la selección de sustancias potencialmente activas. Finalmente,realizamos los ensayos microbiológicos in vitro encaminados a determinar la concentraciónmínima inhibitoria (CMI) para detectar la posible actividad antituberculosa de loscompuestos seleccionados.Las conclusiones obtenidas fueron las siguientes:1. Los nuevos IT aportan una mejora de más de un 30% en las funciones de predicciónsobre los ya descritos, y una gran eficacia para discriminar entre compuestos activos einactivos frente a MTBC y frente al MAC.2. Las funciones obtenidas utilizando IT, han demostrado que es posible predecireficazmente la CMI y otras propiedades farmacológicas de los compuestos activos.3. Se han obtenido modelos útiles para la selección de compuestos activos frente a MTBCy frente al MAC.4. Entre los nuevos compuestos seleccionados a través de los modelos discriminantes deactividad:· 10 son activos frente a MTBC: cloruro de benzalconio (BAK), dinitrocresol, DOCA,linezolid, paromomicina, pentamidina, reserpina, ribavirina, TPEN y trifluoperazina,siendo los más activos linezolid y pentamidina con una CMI inferior a 4 µg/mL.· 6 son activos frente a MAC: BAK, linezolid, paromomicina, TPEN, trifluoperazina ypentamidina, siendo los más activos BAK, paromomicina, TPEN y trifluoperazinacon una CMI comprendida entre 4 y 8 µg/mL.5. Se han seleccionado 6 nuevas pirimidinas sustituidas sintetizadas en la Universidad deGerona. Sus ensayos in vitro ponen de manifiesto que la CMI frente a MTBC estácomprendida entre 32 y 64 µg/mL. Los resultados obtenidos con las funciones depredicción informan que teóricamente presentan un buen perfil farmacológico, lo quenos induce a considerar a estas moléculas como posibles cabezas de serie para el diseñode nuevos antituberculosos.