Desarrollo De Un Modelo Qsar Para Inhibidores De 5-Lipoxigenasa Combinando k-Means Clustering, Analisis Lineal Discriminante Y Multiple Regresion Lineal

JUAN C. GARRO MARTINEZ; MATÍAS F. ANDRADA; ESTEBAN G. VEGA HISSI; MARIO R. ESTRADA

Buenos Aires

Congreso; XIX Congreso Argentino de Fisicoquímica y Química Inorgánica; 2015

Asociación Argentina de Investigaciones en Fisicoquímica (AAIFQ)

En este trabajo se realizó un estudio QSAR sobre una familia de inhibidores (58 derivados de 5-bencilideno-2-fenilthiazolinona) de la enzima 5-lipoxigenasa (5-LOX) [1,2]. En este estudio se usaron las técnicas k-means clustering y Análisis Discriminante Lineal (LDA) y Regresión Lineal Múltiple (MLR).RESULTADOS Y DISCUSIONEn una primera etapa, analizamos la posible división del set total de compuestos en diferentes clusters. El set total fue separado en dos, tres y cuatro clusters (k = 2, 3 y 4) y los resultados son presentados como silhouette plots.Los resultados de k-means clustering fueron usados para el desarrollo de un modelo QSAR. La búsqueda de este modelo se llevó a cabo mediante el análisis de 10 diferentes combinaciones de training y test sets.CONCLUSIONESSegún el modelo, la actividad biológica estudiada está relacionada con la información estructural proporcionada por los descriptores moleculares IC1, RDF100m, Mor11p y R5e+. Los parámetros estadísticos (Rtrain = 0,811, Rtest = 0,801) muestran la gran estabilidad que existe entre los resultados de la calibración y validación cuando la selección de los compuestos se realiza en forma racional, lo que indicaría que la selección aleatoria no siempre es apropiada.