Tamizaje farmacológico en la búsqueda de potenciales fármacos antimaláricos integrando nuevos modelos in silico y corroboración experimental

Resumen

A pesar de las cifras alarmantes de prevalencia de la malaria y de su impacto socioeconómico, los fármacos disponibles para su tratamiento producen beneficios limitados y elevados niveles de resistencia. El cribado virtual (CV) se ha convertido recientemente en un complemento útil de los métodos de cribado experimentales -high-throughput screening- para grandes librerías de compuestos. La presente tesis está dedicada a la búsqueda de nuevos compuestos antimaláricos, proponiendo una nueva estrategia de trabajo, que incluye modelos in silico para el cribado computacional de bases de datos, con la posterior corroboración in vitro de la actividad predicha. Para esto se confeccionó una base de datos de trabajo con 2314 compuestos, que fue dividida en dos conjuntos de 851 y 1463 compuestos activos e inactivos, respectivamente. El módulo CARDD (Diseño Racional de Fármacos Asistido por Ordenador), implementado en el programa TOMOCOMD (Diseño Topológico Computacional de Moléculas), fue usado para el cálculo de los descriptores moleculares del total de compuestos de la base de datos de trabajo. Para la obtención de los modelos QSAR (Relación Cuantitativa Estructura Actividad) de clasificación fue empleado la técnica del Análisis discriminante lineal, mediante el cual se obtuvieron 37 modelos basados en relaciones de átomos. Dichos modelos tuvieron una exactitud global por encima de 86,05 por ciento y fueron validados adecuadamente según lo establecido. Se construyeron sistemas multiclasificadores a partir de los 37 modelos obtenidos con el objetivo de mejorar los resultados, ya que suponen una ventaja sobre las decisiones individuales de cada clasificador y por consiguiente la identificación virtual de compuestos antimaláricos es más exacta. El protocolo de CV diseñado está constituido por diferentes filtros computacionales, los cuales se aplican de forma secuencial de acuerdo con el nivel de requerimientos computacionales que utiliza cada una de las técnicas y la complejidad de la información necesaria para cada una de ellas. Con esta metodología se cribaron 4 bases de datos para un total de 24928 compuestos que incluyen tanto nuevas moléculas como fármacos comercializados con otros usos farmacológicos. Los compuestos obtenidos en cada paso, pasaron a la etapa siguiente del protocolo, disminuyendo gradualmente el número de entidades seleccionadas. De esta forma, primeramente, a partir del análisis de las estructuras de las moléculas en estudio se aplicaron -reglas- que consideran si la molécula está dentro de los estándares de relevancia biológica en cuanto a los grupos funcionales que presenta y sus propiedades fisicoquímicas. Se seleccionaron los compuestos de interés con el fin de optimizar simultáneamente la potencia y la farmacocinética. Otro paso del CV propuesto es la aplicación de estudios de similitud para seleccionar compuestos focalizados hacia un tipo de estructura (s) concreta (s). Los sistemas multiclasificadores obtenidos a partir de la base de datos de trabajo se aplicaron en el CV de las 4 bases de datos, identificándose 37 hit virtuales, que fueron evaluados in vitro frente a dos cepas de Plasmodium falciparum (3D7 y Dd2). Se identificaron así 12 compuestos con actividad frente a las dos cepas evaluadas, de los que ninguno resultó citotóxico frente a macrófagos. En el ensayo del test de inhibición de la biomineralización de la ferriprotoporfirina IX, solo un compuesto mostró actividad. La nueva estrategia de cribado farmacológico propuesta en esta investigación resulta satisfactoria para la identificación de un menor número de compuestos a evaluar experimentalmente, optimizando el tiempo y el coste de los ensayos preclínicos. El nuevo uso encontrado para los fármacos ya comercializados acorta el camino entre el laboratorio y la clínica.