Aislamiento in silico de productos naturales:obtención de espectros de 1H RMN de compuestos puros a partir de espectros de mezclas que los contienen

RAMALLO, I.A.; GATTI, P. D.; FURLÁN, R.L.E.; TAPIA, E.; IBAÑEZ, G. A.; OLIVIERI, A. C

Villa Carlos Paz

Congreso; XVIII Simposio Nacional de Química Orgánica; 2011

Sociedad Argentina de Investigación en Química Orgánica

El fraccionamiento de extractos naturales es una tarea ardua que no siempreculmina con la identificacion de un nuevo compuesto. La alta complejidad de estasmezclas constituidas por un alto número de moleculas tanto conocidas como novedosaspresentes en un rango amplio y variable de concentraciones sueie dificultar. y a vecesimpedir. el aislamiento y elucidación estructural de las moléculas de interes. Elfraccionamiento de extractos asistido por herramientas bioinformaticas que permiten laidentificación de las estructuras de interés sin necesidad de llegar a su aislamientoconforma una estrategia de gran potencial. Trabajos previos aplican rnetodosmultivariados para resolver experimentos de cromatografia liquida acoplada a RMNen espectros puros. Estas propuestas funcionan de manera eficiente cuando elnumero de espectros mezcla supera la centena lo que limita su utilizacion enfraccionamientos cromatograficos de rutina en los que este numero ronda las decenas.En este trabajo presentamos un algoritmo para la resolucion de mezclas demoleculas a partir de un numero reducido de espectros de 1H RMN "n". El algoritmoopera en dos etapas: pre-procesamiento y resolucion. En la primera, se minimiza el ruidoen las señales. se corrigen distorsiones en la linea de base, se compensan corrirnientosde los picos. entre otras. La etapa de resolución inicia con un "fragmentado inteligente"que reduce las decenas de miles de puntos de cada espectro a cientos de fragmentoscuyas áreas conforman "m" nuevas variables. De la matriz de datos "I, x m" se estima elnumero de estructuras presentes en la mezcla empleando los autovalores de la matrizcorrelacion. Cada variable se redefine en base a las cargas del nlodelo de componentesprincipales y. mediante un algoritmo de clustering se identifican grupos de señalespertenecientes a cada estructura. Luego, se reconstruyen los espectros puros y secalcula el error de la estimacion. El algoritmo se implemento en MATLAB y se evalurá convarios sets de datos, cada uno constó de espectros de 1H RMN de 16 mezclas demoleculas aromáticas, alcaloides o flavonoides diseñadas para simular fracciones de unaseparacion cromatográfica incompleta.Los resultados mostraron que el programa es capaz de obtener espectros de 1HRMN de cada compuesto presente en las mezclas sin necesidad de una separaciónfisica completa. Esto constituiría una herramienta útil para la elucidación estructural demoléculas componentes de mezclas. naturales o sintéticas, en una etapa temprana desu purificación. Además, el módu!o de pre-procesamiento consigue un fin en si mismo alincorporar funciones practicas para la optimizacion de señales de 1H RMN.