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Application of molecular topology for predicting the leishmanicidal activity…
Tabla 1. Estructura química y actividad antiparasitaria frente a L. major y L. donovani del grupo de compuestos estudiados.

1a-l 1m

1n

IC50(µM)

Comp. Nº R1 R2 R3 n L. major L. donovani

1a H H H 0 4.7 9.8

1b CH3O H H0 3 5.3

1c H CH3O H 0 2.7 5.4

1d H H CH3O 0 3.3 7.2

1e H H H 2 3.9 7.6

1f CH3O H H 2 2.8 8.6

1g H CH3O H 2 7.4 7.6

1h H H CH3O 2 3.9 9.9

1i H H H 3 3.7 13.7

1j CH3O H H 3 2.5 12.1

1k H CH3O H 3 4.4 14.7

1l H H CH3O 3 5.8 11.6

1m 1.2 10.5

1n 1.5 4

Pentamidine 4.3 5.5

2.2. Descriptores moleculares multilineal utilizando el software STATISTICA 8.0. (23),
para obtener los modelos topológicos de predicción de
Mediante el software de diseño de moléculas
ChemDraw Professional 15.0 representamos la estructura actividad frente a L. donovani y L. major. El criterio
molecular de los distintos compuestos citados
anteriormente. A continuación importamos las moléculas seguido para la selección de variables fue usar la
al software DESMOL1 (18) y calculamos 62 descriptores
topológicos tales como: índices de conectividad Randic- agrupación con menos variables, coeficiente correlación,
Kier-Hall hasta el cuarto orden (m?t, m?tv) (19, 20), índices R2, más alto y el menor error estándar de estimación, EEE.
de carga topológicos hasta el quinto orden (Jm, Gm, Jmv,
Gmv) (11), cocientes y diferencias índices de conectividad Para validar la función de predicción seleccionada
de valencia y no valencia (mCt, mDt), índice de Wiener (W) realizamos un test de validación interna basado en una
(21), número de vértices (N), número de ramificaciones
(R), pares de ramificaciones que están separados a cros-validación del tipo “leave-one-out”. Para ello, cada
distancias 1, 2 y 3 (PRx), longitud máxima que se puede
establecer entre distintos vértices (L) y número de vértices compuesto se elimina del modelo y se recalcula su valor de
con valencias 3 y 4 (Vx) (22).
actividad pIC50 con los restantes compuestos y los
2.3. Algoritmos QSAR: Análisis de regresión multilineal descriptores de la ecuación de regresión seleccionada. El

Utilizando los índices topológicos como variables proceso se repite tantas veces como compuestos se
independientes y la actividad anti-leishmánica, IC50, en su
transformación logarítmica, pIC50= -logIC50, como estudian. Con los valores predichos se determina el
variable dependiente, se realizó un análisis de regresión coeficiente de predicción Q2 y se compara con el R2.
Valores de Q2>0.700 son indicativos de una buena calidad
del modelo seleccionado. 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.

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