INVESTIGADORES
CAMARGO Alejandra Beatriz
congresos y reuniones científicas
Título:
Aplicación de Métodos multivariantes (MLR, PLS, LDA) en relaciones de energía libre lineal (LFERS): Estimación de la potencia inhibitoria sobre la 15-sLO de compuestos organoazufrados constituyentes del aceite esencial de ajo
Autor/es:
CAMARGO, ALEJANDRA; RABA, JULIO; MARCHEVSKY, EDUARDO; LUCO, JUAN
Lugar:
Capitál Federal
Reunión:
Congreso; II Congreso Iberoamericano y IV Congreso Argentino de Química Analítica,; 2007
Institución organizadora:
Asociación Argentina de Químicos Analíticos
Resumen:
Las relaciones estructura-actividad cuantitativa pueden ser consideradas como una derivación de las denominadas relaciones de energía-libre lineal (LFERs), las cuales han sido y son actualmente extensamente aplicadas en el campo de la química medicinal (1). El estudio realizado en el presente trabajo se basó en un estudio publicado por Block y col. (2), en el cual los autores demostraron que diversos compuestos organoazufrados (OSCs) presentes en aceite esencial de ajo evidencian una fuerte capacidad inhibitoria sobre la enzima 15-lipoxigenasa de soja (15-sLO). Así, a partir de los datos de inhibición reportados por dichos autores, diversos modelos LFERs fueron derivados usando técnicas de análisis multivariado (MLR, LDA y PLS). Posteriormente se realizó un estudio comparativo de tales metodologías. Los compuestos OSCs fueron caracterizados usando diversos parámetros fisicoquímicos y descriptores de origen teórico tales como índices geométricos (3D) y mecanocuánticos.                 Los modelos desarrollados reflejan el rol fundamental que juegan las interacciones no específicas de Van de Waals sobre la potencia inhibitoria de los compuestos considerados. Por otro lado, los modelos derivados usando las tres metodologías quimiométricas sustentan la hipótesis de un rol aceptor electrónico para los di- y tri-sulfuros en la formación del complejo enzima-inhibidor. Finalmente, la influencia de las interacciones electrostáticas es evidenciada por medio del análisis lineal discriminante (LDA).