APLICACIÓN DE TOPOLOGÍA MOLECULAR A LA PREDICCIÓN DE LA ACTIVIDAD FRENTE A TRYPANOSOMA BRUCEI RHODESIENSE DE COMPUESTOS BICÍCLICOS DERIVADOS DE LA 4-METILPIPERAZINA

APLICACIÓN DE TOPOLOGÍA MOLECULAR A LA PREDICCIÓN DE LA ACTIVIDAD FRENTE A TRYPANOSOMA BRUCEI RHODESIENSE DE COMPUESTOS BICÍCLICOS DERIVADOS DE LA 4-METILPIPERAZINA

José Rafael Bretón Martínez, Cinthia Delma Torrico Ovando, Nayra Torrico Ovando, María Gálvez-Llompart, Jorge Gálvez Álvarez, Ramón García Doménech

Parásitos de la especie Trypanosoma brucei son responsables de la tripanosomiasis humana africana (enfermedad del sueño). Millones de personas en  África subsahariana están amenazadas por la enfermedad del sueño. Las dos subespecies, Trypanosoma brucei gambiense y Trypanosoma brucei rhodesiense, son infecciosas en el hombre. Son transmitidas por la mosca tse-tsé], Trypanosoma brucei rhodesiense es más virulenta y causa la enfermedad del sueño en África del Este. Por el momento hay 5 fármacos en uso (pentamidina, suramina, nifurtimox, eflornitina y melarsoprol), pero solo el melarsoprol es eficaz en la fase final de la enfermedad. Sin embargo, su administración es dolorosa y tiene un riego de mortalidad asociada por encefalopatía en el 5-10% de los casos.

En el estudio de relaciones cuantitativas estructura-actividad (análisis QSAR –Quantitative Structure Activity Relationships–) la topología molecular se ha convertido en una herramienta muy útil para caracterizar estructuralmente una molécula y predecir de forma rápida y precisa diversas propiedades físico-químicas y biológicas de esta y se ha utilizado en la búsqueda de nuevas moléculas con actividad antiinflamatoria, antiherpética, antiepiléptica, broncodilatadora, citostática, antimicrobiana, antifúngica  y antimalárica, frente a la colitis ulcerosa, actividad antihista-mínica y actividad repelente de mosquitos, entre otras.

La actividad antitripanosómica de compuestos bicíclicos derivados de la 4-metilpiperazina fue estudiada por Faist et al. y entre ellos se encontró que muchos mostraban actividad.

En un ensayo realizado, se seleccionaron un total de 32 compuestos con estructura química base 2-azabiciclo-nonano y biciclo-octano e incorporando el grupo 4-metilpiperacino o pirrolidino. La tabla 1 muestra la estructura de los compuestos estudiados, para estudiar su actividad antiparasitaria frente a T. brucei rhodesiense en unidades de pIC50 (pIC50= -logIC50) donde IC50 representa la concentración inhibitoria 50 micromolar (μM).

Todos los compuestos analizados en este trabajo fueron caracterizados por un conjunto de 62 descriptores, entre ellos subgrafos tipo Randic, Kier y Hall de hasta cuarto orden ( mct , mctv ) índices topológicos de carga de hasta quinto orden ( Jm, Gm, Jvm, Gv m) [25], cocientes y diferencias entre los índices de conectividad de valencia y no valencia (mCt= mct/mctv y mDt= mct-mctv) e índice de Wiener [26], así como descriptores constitucionales sencillos tales como el número de vértices (N), longitud del grafo (L), número de ramificaciones (R), pares de ramificaciones (PR), etc. Los descriptores usados para ello se obtuvieron con el programa DESMOL11.

El objetivo del análisis lineal discriminante (ALD) es encontrar una función lineal capaz de discriminar entre compuestos activos e inactivos a partir de sus descriptores. El grupo activo lo forman los compuestos con probada actividad antitripanosómica (IC50 < 1 μM) y el grupo inactivo los compuestos con valores de IC50 > 1 μM. La capacidad discriminante fue evaluada sobre la base del porcentaje en el que clasificó correctamente los compuestos dentro de cada grupo.

La calidad de la función discriminante se evalúa por medio del parámetro lambda de Wilks, l. Una vez obtenida la FD es interesante realizar el correspondiente diagrama de distribución de la actividad farmacológica (DDAF) siendo los gráficos, útiles para determinar el intervalo de la FD en el que la expectativa, E, o probabilidad de encontrar compuestos activos, es máxima. Los DDAF son histogramas en los que se representa en el eje de ordenadas la E y en el eje de abscisas la FD. Esta representación nos da una buena visualización de las regiones de mínimo solapamiento y permite la selección de intervalos de la FD en los que la probabilidad de encontrar compuestos activos es máxima.

Análisis de regresión multilineal

La ecuación de regresión se obtuvo correlacionando el valor pIC50 con los mencionados índices topológicos por análisis de regresión multilineal  utilizando el programa Statistica [29]. El programa buscó combinaciones de 1, 2, 3... variables independientes y se seleccionó aquella que al optimizar un valor de R2 > 0,8 comprendía el menor número de variables para evitar el sobreajuste. Para validar la función de predicción seleccionada se realizó una crosvalidación interna y un test de aleatoriedad. Con los valores predichos se determina el coeficiente de predicción Q2 y se compara con el R2.

Para el test de aleatoriedad, los valores de la propiedad se intercambian entre las moléculas de forma aleatoria y se recalculan R2 y Q2. El modelo se considera estable si se obtienen valores de R2 y Q2 muy bajos y lejanos a los del modelo de regresión seleccionado.

La búsqueda de un modelo topológico matemático útil para predecir la actividad antitripanosómica se realizó en dos fases. En la primera se obtuvo una FD dirigida a distinguir entre compuestos activos e inactivos. En la segunda se obtuvo una función topológica capaz de predecir el valor de tal actividad en términos de pIC50. Para conseguir la FD aplicamos el ALD a un total de 32 compuestos. El grupo activo lo forman los compuestos con IC50<1μM, mientras que el inactivo los compuestos con valores de IC50>1μM.

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