7th International Symposium of Pharmaceutical Sciences "VII SICF" -7th Symposium "Design, Production and Development of Drugs"

7th International Symposium of Pharmaceutical Sciences

VII SICF

Identificación in silico de nuevos antirretrovirales obtenidos por diseño racional de fármacos

Abstract

La transcriptasa inversa es una enzima que tiene como función sintetizar ADN de doble cadena utilizando como molde el ARN monocatenario del VIH. Los fármacos contra la actividad de esta enzima (antirretrovirales) son efectivos frente a la infección por VIH ya que reducen la replicación del virus y frenan el progreso de la enfermedad, aun cuando no significa una cura definitiva. Además, los medicamentos existentes presentan una gran cantidad de reacciones adversas por lo que la búsqueda de nuevos fármacos antirretrovirales continúa siendo un gran reto en la actualidad. En este estudio fue empleada una serie de 107 derivados del 1-[(2-hidroxietoxi)-metil]-6-(feniltio) timina previamente evaluados experimentalmente contra la trascriptasa inversa del VIH-I para modelar la actividad antirretroviral usando los descriptores moleculares del DRAGON. Posteriormente, fue desarrollado un modelo matemático de Regresión Lineal Múltiple, implementado en el software QSARINS, por mínimos cuadrados comunes y algoritmo genético para la selección de variables, con un buen ajuste de sus parámetros. El modelo es extensamente validado de acuerdo con las regulaciones de la OECD de modo que fue probada su robustez (R2=0,84), estabilidad (Q2LOO=0,81; Q2LMO= 0,80), baja correlación de los descriptores (KXX=0,58) y buen poder predictivo (R2EXT=0,85). Además, se comprobó que el ajuste del modelo no es producto de una correlación casual (R2Y-scr=0,06; Q2Y-scr=-0,09), por lo que fue usado para predecir la actividad antirretroviral de ocho compuestos derivados del Compuesto-1, obtenidos por diseño racional de fármacos. Los resultados obtenidos muestran una mejoría del perfil de actividad por lo que se recomienda su síntesis y evaluación

Resumen

La transcriptasa inversa es una enzima que tiene como función sintetizar ADN de doble cadena utilizando como molde el ARN monocatenario del VIH. Los fármacos contra la actividad de esta enzima (antirretrovirales) son efectivos frente a la infección por VIH ya que reducen la replicación del virus y frenan el progreso de la enfermedad, aun cuando no significa una cura definitiva. Además, los medicamentos existentes presentan una gran cantidad de reacciones adversas por lo que la búsqueda de nuevos fármacos antirretrovirales continúa siendo un gran reto en la actualidad. En este estudio fue empleada una serie de 107 derivados del 1-[(2-hidroxietoxi)-metil]-6-(feniltio) timina previamente evaluados experimentalmente contra la trascriptasa inversa del VIH-I para modelar la actividad antirretroviral usando los descriptores moleculares del DRAGON. Posteriormente, fue desarrollado un modelo matemático de Regresión Lineal Múltiple, implementado en el software QSARINS, por mínimos cuadrados comunes y algoritmo genético para la selección de variables, con un buen ajuste de sus parámetros. El modelo es extensamente validado de acuerdo con las regulaciones de la OECD de modo que fue probada su robustez (R2=0,84), estabilidad (Q2LOO=0,81; Q2LMO= 0,80), baja correlación de los descriptores (KXX=0,58) y buen poder predictivo (R2EXT=0,85). Además, se comprobó que el ajuste del modelo no es producto de una correlación casual (R2Y-scr=0,06; Q2Y-scr=-0,09), por lo que fue usado para predecir la actividad antirretroviral de ocho compuestos derivados del Compuesto-1, obtenidos por diseño racional de fármacos. Los resultados obtenidos muestran una mejoría del perfil de actividad por lo que se recomienda su síntesis y evaluación

About The Speaker

Yudith Cañizares Carmenate

Yudith Cañizares Carmenate

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Practical Info
Póster digital
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5 minutes
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Authors
Yoanny Hernández Machado
Juan Alberto Castillo Garit
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