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S. MUT-RONDA Y COLS. ANAL. REAL ACAD. FARM.

were obtained, and the selection criterion was based on their respective statistical
parameters. Regression analyses shows that the molecular connectivity model predicts
these properties. The corresponding random and stability (cross-validation) study of the
different models selected were carried out, showing good stability and null randomness
in all cases.
Key words: Molecular connectivity.- QSAR.- Quinolones actiinfectives, molecular
topology.

INTRODUCCIÓN

Se ha demostrado que la Topología Molecular es una herramienta
importante en la predicción de propiedades cromatográficas (1-5) y físico-
químicas (6,7) de diferentes grupos de sustancias. Este método describe a
las moléculas como grafos topológicos de los que se deriva un número, el
índice topológico (8,9). Los diferentes parámetros topológicos como los
índices de conectividad molecular (10) se pueden utilizar para cuantificar
estas propiedades.

En los estudios de relaciones cuantitativas estructura-actividad
(Q.s.A.R.), los descriptores topológicos, se emplean para predecir la
actividad farmacológica de las moléculas (11). Durante los últimos años
los índices de conectividad molecular se han utilizado para predecir
numerosas propiedades relacionadas con la actividad biológica de las
sustancias (12). Los autores concluyen que es posible realizar
correlaciones entre la topología molecular y la actividad biológica de las
sustancias.

El objeto de este estudio es encontrar las relaciones entre la
estructura química de un grupo de quinolonas y los índices de
conectividad propuestos por Kier y may, para ello utilizamos
concentración mínima inhibitoria 50 (MIC50) del grupo de las quinolonas
estudiadas, frente a tres microorganismos causantes de frecuentes
infecciones en los seres vivos (Neisseria meningitidis, Campylobacter
jejuni y Clostridium difficile). Se escogió este grupo de antimicrobianos
dado el interés que en la actualidad tienen estos antimicrobianos (13, 14).

MÉTODOS

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