La aplicación de la teoría QSPR-QSAR en la predicción de actividades biológicas (página 4)
Enviado por Eduardo Alberto Castro
N | Exp. | N | Exp. | N | Exp. | N | Exp. |
1 | 0.079 | 51 | -0.495 | 101 | -3.070 | 151 | 0.026 |
2 | -1.337 | 52 | -3.522 | 102 | -2.795 | 152 | -1.392 |
3 | -1.230 | 53 | -0.701 | 103 | 0.845 | 153 | -1.003 |
4 | -1.823 | 54 | -1.657 | 104 | -0.648 | 154 | -1.588 |
5 | -0.056 | 55 | -0.523 | 105 | -1.397 | 155 | -1.610 |
6 | 0.826 | 56 | 0.602 | 106 | 0.633 | 156 | -2.136 |
7 | 0.477 | 57 | 1.914 | 107 | 2.770 | 157 | -1.826 |
8 | -4.173 | 58 | 0.000 | 108 | 0.933 | 158 | -0.397 |
9 | 3.352 | 59 | 1.934 | 109 | 2.396 | 159 | -0.841 |
10 | 0.623 | 60 | -0.821 | 110 | 1.079 | 160 | -3.125 |
11 | 0.806 | 61 | -0.767 | 111 | 1.698 | 161 | 0.077 |
12 | -0.009 | 62 | 0.301 | 112 | -1.853 | 162 | -5.530 |
13 | -0.652 | 63 | 0.000 | 113 | -0.602 | 163 | -4.247 |
14 | 2.221 | 64 | 0.204 | 114 | 1.519 | 164 | -1.301 |
15 | -2.113 | 65 | 1.698 | 115 | 1.658 | 165 | 0.663 |
16 | 2.698 | 66 | -0.051 | 116 | -0.495 | 166 | -1.397 |
17 | 2.806 | 67 | -0.854 | 117 | -0.523 | ||
18 | 1.872 | 68 | -1.886 | 118 | 1.857 | ||
19 | 0.013 | 69 | -0.951 | 119 | 1.397 | ||
20 | 1.414 | 70 | -0.161 | 120 | 2.557 | ||
21 | 2.214 | 71 | -1.051 | 121 | 1.929 | ||
22 | 0.780 | 72 | -1.853 | 122 | 0.301 | ||
23 | 1.294 | 73 | -0.080 | 123 | 1.053 | ||
24 | 0.258 | 74 | -1.673 | 124 | -1.045 | ||
25 | -0.620 | 75 | -3.610 | 125 | 0.146 | ||
26 | 2.301 | 76 | -3.096 | 126 | 0.301 | ||
27 | 0.700 | 77 | -1.823 | 127 | 1.187 | ||
28 | -3.239 | 78 | -0.301 | 128 | 1.536 | ||
29 | -3.000 | 79 | 0.079 | 129 | 2.146 | ||
30 | -0.220 | 80 | 0.079 | 130 | 1.079 | ||
31 | -0.187 | 81 | -1.728 | 131 | -2.000 | ||
32 | 1.556 | 82 | 2.698 | 132 | 0.017 | ||
33 | -0.222 | 83 | -2.397 | 133 | -2.221 | ||
34 | 2.698 | 84 | -0.426 | 134 | -1.124 | ||
35 | 2.522 | 85 | -2.850 | 135 | 1.763 | ||
36 | 0.912 | 86 | 0.398 | 136 | 0.769 | ||
37 | 0.699 | 87 | -0.699 | 137 | 0.079 | ||
38 | 1.301 | 88 | -1.301 | 138 | 1.698 | ||
39 | 0.699 | 89 | 1.623 | 139 | 0.846 | ||
40 | -2.000 | 90 | -0.125 | 140 | -0.444 | ||
41 | -0.225 | 91 | -6.000 | 141 | 0.699 | ||
42 | -1.958 | 92 | -3.699 | 142 | -0.367 | ||
43 | 0.873 | 93 | -2.656 | 143 | 1.103 | ||
44 | -0.585 | 94 | -3.046 | 144 | 0.431 | ||
45 | -0.495 | 95 | -2.318 | 145 | 0.057 | ||
46 | -3.397 | 96 | -0.854 | 146 | -5.376 | ||
47 | -4.000 | 97 | -1.252 | 147 | -0.102 | ||
48 | -0.658 | 98 | 2.041- | 148 | 0.886 | ||
49 | -1.209 | 99 | 2.747- | 149 | 2.665 | ||
50 | 1.012 | 100 | 2.000- | 150 | -1.216 |
3. Toxicidades Acuosas de Compuestos Alifáticos Heterogéneos
La evaluación del efecto adverso que presentan las sustancias químicas resulta ser de sumo interés en todos los aspectos regulatorios de la Ciencia, y vale para los efectos que exhiben los compuestos liberados en el medio ambiente como así también para las consecuencias en la salud humana. Los primeros estudios QSAR en el campo de la Toxicología se desarrollaron como herramientas científicamente creíbles para la predicción de la toxicidad aguda y, en algunos casos, toxicidad subcrónica, de compuestos orgánicos cuando la información experimental escasea24.
Si bien el desarrollo de modelos QSAR sigue en creciente aumento, aún se presenta cierta incertidumbre a la hora de elegir aquellas relaciones cuantitativas que permitan predecir adecuadamente el efecto toxicológico. Esto es así pues la inadecuada selección de un modelo que realice una predicción con excesivo error puede influir nocivamente en el entorno donde se encuentre la sustancia. Tradicionalmente, la selección de estructuras para el diseño de QSAR se han basado en la suposición de que compuestos con "similar estructura" deberían comportarse de una manera similar desde el punto de vista toxicológico25. Aunque esta hipótesis de trabajo parece razonable, es sumamente problemática y muchos trabajos han cuestionado la idea de que la similitud en el modo de acción toxicológica esté relacionada con la similitud estructural26, 27. De esta manera, resulta de gran interés la búsqueda de métodos de clasificación de compuestos químicos para el desarrollo QSAR que faciliten la comprensión de los mecanismos fundamentales de toxicidad, como así también las características estructurales y las propiedades químicas que regulen la acción del mecanismo específico.
La Tabla 3 incluye los 470 compuestos alifáticos heterogéneos junto a sus toxicidades acuosas medidas. Los valores experimentales se expresan como indica la concentración de compuesto necesaria para producir una inhibición de crecimiento del 50% de la densidad poblacional del protozoario ciliado Tetrahymena pyriformis.
Tabla. 3. Estructuras moleculares y experimentales para compuestos alifáticos heterogéneos.
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