Resumen

Desarrollo de nuevas terapias para tratar la hipertensión y las enfermedades cardiovasculares. Una serie de derivados arílicos y no arílicos de triazolinonas 2,4,5-trisustituidas se sometieron a QSAR basado en grupos, análisis de campos moleculares de k-próximos más cercanos y mapeo farmacóforo. Se aplicó la metodología de regresión lineal múltiple (MLR) junto con un método de selección de características, el recocido simulado, para derivar modelos QSAR basados en grupos, cuya significación estadística y capacidad predictiva se validaron mediante validación interna y externa. Los mejores descriptores fisicoquímicos, a saber, R1chiV1, R2T_N_O_3, R2chlorines count, R2T_C_N_4, y R2SssNHE index, contribuyen significativamente a la actividad biológica. El mejor modelo QSAR estadísticamente significativo basado en grupos tiene r2=0,8357 y q2=0,7266 con pred_r2=0,8138. Los estudios 3D-QSAR se realizaron utilizando el enfoque de análisis de campo molecular k-nearest neighbor de selección de recocido simulado; se obtuvo un coeficiente de correlación q2=0,7461 con validación cruzada leave-one-out y una actividad predicada pred_r2=0,7790. Los mapas de contorno realizados con este enfoque mostraron que los efectos estéricos, electrostáticos e hidrofóbicos determinan de forma dominante las afinidades de unión. Las hipótesis farmacóforas fueron generadas por el módulo mol sign y se encontró que contenían características comunes como el enlace de hidrógeno donante aceptor, donante, positivo, negativo ionizable, e hidrofóbico. Este modelo puede utilizarse para el cribado preliminar de un gran número de derivados arílicos y no arílicos de triazolinonas 3H-1,-2,-4 sustituidas. La información proporcionada por los modelos 3D-QSAR puede conducir a una mejor comprensión de los requisitos estructurales de los derivados arílicos y no arílicos de triazolinona y también ayudar en el diseño de nuevas moléculas antihipertensivas potentes.

• Materias:Reacciones químicas Biología molecular Química farmacéutica Química analítica Química de los alimentos
• Subjects:Chemical reactions Molecular biology Chemistry pharmaceutical Analytical chemistry Food chemistry
• Palabras claves:derivados nonarilo, modelos qsar, aril triazolinona, enlace hidrógeno donante aceptor, enfoque de análisis de campo molecular, análisis de campo molecular vecino más cercano, regresión lineal múltiple, mejores descriptores fisicoquímicos, coeficiente de correlación q2=0,7461, método de selección de características.
• Keywords:nonaryl derivatives, qsar models, triazolinone aryl, hydrogen bond donor acceptor, molecular field analysis approach, nearest neighbour molecular field analysis, multiple linear regression, best physicochemical descriptors, correlation coefficient q2=0.7461, feature selection method