Resumen

El Chagas es una enfermedad tropical desatendida causada por el parásito Trypanosoma cruzi sin tratamiento eficaz en todas sus formas. Es necesario encontrar alternativas terapéuticas más eficaces y con menor toxicidad. En esta contribución, se utilizaron modelos de regresión lineal múltiple para identificar los descriptores moleculares que mejor describen la actividad inhibitoria de 52 análogos de fenarimol frente a Trypanosoma cruzi. Se evaluaron los descriptores topológicos, fisicoquímicos, termodinámicos, electrónicos y de carga para cubrir una amplia gama de propiedades que frecuentemente codifican la actividad biológica. Se obtuvo un modelo con alto valor predictivo basado en descriptores geométricos y descriptores que codifican la hidrofobicidad y las fuerzas de dispersión de London como necesarias para la inhibición de Trypanosoma cruzi-CYP51. Se aplicó la metodología Docking para evaluar las interacciones moleculares in silico. Los resultados del cribado virtual de este estudio pueden utilizarse para el diseño racional de nuevos análogos con actividad mejorada contra la enfermedad de Chagas.

• Materias:Bioquímica Reacciones químicas Química farmacéutica Química analítica Química de los alimentos
• Subjects:Biochemistry Chemical reactions Chemistry pharmaceutical Analytical chemistry Food chemistry
• Palabras claves:tripanosoma cruzi, modelos de regresión lineal múltiple, fuerzas de dispersión de londres, alternativas terapéuticas eficaces, alto valor predictivo, parásito tripanosoma cruzi, resultados del cribado virtual, enfermedad de chagas, metodología de acoplamiento, actividad biológica.
• Keywords:trypanosoma cruzi, multiple linear regression models, london dispersion forces, effective therapeutic alternatives, high predictive value, parasite trypanosoma cruzi, virtual screening results, chagas disease, docking methodology, biological activity