Última modificación: 2016-08-26
Resumen
En los últimos años, la necesidad de reducir la dependencia del petróleo, ha promovido el uso de la biomasa vegetal no solo como fuente de energía, sino también de abundantes compuestos bioactivos, que poseen diversas propiedades organolépticas, físico-químicas y biológicas de interés en el control de insectos como el mosquito Aedes aegypti, principal transmisor del virus Zika, la fiebre Chikungunya y el dengue. La posibilidad de contar con una metodología teórica simple para predecir la actividad larvicida de las moléculas, resulta una ventaja en el diseño racional de fitosanitarios basados en materiales renovables.
Se emplea la Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR), para predecir la Concentración Letal media (CL50) de 60 compuestos naturales, cuyos datos experimentales se obtienen de la literatura. La representación estructural se realiza a través del programa Chemsketch. Posteriormente, se calculan 15254 descriptores moleculares mediante los programas de acceso libre PaDEL, Mold2 y EPI SuiteTM.
La relación descriptores-propiedad se establece a través del ‘Método de Reemplazo’, un novedoso algoritmo programado por nuestro grupo, que se basa en Regresión Lineal Multivariable (MLR). La capacidad predictiva del modelo se define con un conjunto de moléculas de validación; además se utilizan las técnicas de Validación Cruzada ‘Dejar-Uno-Afuera’ (loo) y Aleatorización-Y (rand). Todos los algoritmos usados en este trabajo son programados en Matlab y están a disposición del público.
Los estudios QSAR sobre moléculas de origen naturales con potencial larvicida son limitados. Solo el trabajo de Scotti, et al; establece modelos basados en los métodos de Análisis de Componentes Principales (PCA) y Regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), en un conjunto heterogéneo de 52 moléculas; donde el mejor modelo tiene valores aceptables en sus parámetros estadísticos.
Finalmente, en esta investigación se establece un modelo QSAR para predecir la CL50 de los metabolitos secundarios con buena precisión. Se obtienen parámetros estadísticos relevantes tanto en el conjunto de calibración y , como en el de validación y ; de esta forma, se comprueba el poder predictivo del modelo, ya que correlaciona satisfactoriamente la propiedad larvicida de las moléculas estudiadas. Estos resultados constituyen un primer paso computacional necesario en el diseño racional de nuevos fitosanitarios de origen vegetal, menos tóxicos en humanos y animales.