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La Tuberculosis (TB), una infección de Mycobacterium tuberculosis, todavía resulta ser una causa principal de muerte mundial entre enfermedades infecciosas. La estadística indica que 1.6 millones de personas alrededor del mundo mueren por Tuberculosis, y hubo un número estimado de 8.8 millones de nuevos casos en 2005. La terapia actual de frontera para combatir esta enfermedad consiste en la administración de tres o más drogas diferentes durante un extenso período de tiempo. Consecuentemente, surgen problemas asociados a la resistencia TB en múltiples drogas y resulta necesario desarrollar nuevos agentes terapéuticos que sean capaces de tratar las formas resistentes de esta enfermedad. Como resultado de nuestro proyecto de investigación anti-Tuberculosis, nuestro grupo publicó varios estudios donde se describió la síntesis y evaluación biológica de un gran número de quinoxalinas [1, 2], conduciendo así a varios compuestos químicos que mostraron presentar importante actividad anti-tubercular in vitro. El presente trabajo emplea la Teoría de las Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad (QSAR) [3] para predecir la actividad anti-TB en un conjunto molecular que incluye más de 300 derivados de quinoxalina colectados de publicaciones recientes. Para este propósito, analizamos el efecto de los valores de lipofilicidad sobre la actividad de los compuestos, mediante relaciones QSAR. Expresamos la contribución lipofílica por medio del coeficiente de partición octanol/agua (logKow) calculado vía diferentes técnicas de modelado reportadas en la literatura especializada [4]. Se sabe que diferentes métodos de cálculo de logKow podrían no conducir al mismo valor numérico para caracterizar esta cantidad en un compuesto en cuestión, y por tanto el estudio actual logra identificar el método más adecuado. Los mejores modelos de regresión lineal multi-variable encontrados con nuestro algoritmo de selección de variables, el Método del Reemplazo [5], muestran ser predictivos. La aplicación de las ecuaciones QSAR diseñadas permite proponer nuevas estructuras candidatas que aún no disponen información experimental y que valdrían la pena sintetizarse. [1] Zarranz B.; Jaso A.; Aldana I.; Monge A. Bioorg. Med. Chem. 2003 11 2149. [2] Jaso A.; Zarranz B.; Aldana I.; Monge A. J. Med. Chem. 2005 48 2019. [3] Hansch C.; Leo A., Exploring QSAR. Fundamentals and Applications in Chemistry and Biology. American Chemical Society: Washington, D. C., 1995. [4] http://www.vcclab.org/lab/alogps [5] Duchowicz P. R.; Mercader A. G.; Fernández F. M.; Castro E. A. Chemom. Intell. Lab. Syst. 2008 90 97.