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http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/485
Title: | Quantitative structure-activity relationship study of natural and semi-synthetic anti-leukemic compounds |
Authors: | Ordoñez Vivanco, Paola Elizabeth Mikolajczyk, Alicja Chicaiza Gualpa, Ivette Thalia |
Keywords: | Lactonas sesquiterpénicas Energía total Actividad anti-leucémica Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Sesquiterpene lactones Total energy Anti-leukemic activity |
Issue Date: | Jan-2022 |
Publisher: | Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay |
Abstract: | La leucemia es uno de los cánceres más frecuentes en todo el mundo. Los tratamientos actuales pueden ser insatisfactorios debido a los efetos secundarios, resistencia a los fármacos o algunos tipos de cáncer que siguen siendo incurables. Los productos naturales son un enfoque prometedor para superar estas limitaciones. En particular, las especies de la familia Asteraceae tienen un alto contenido de terpenoides, llamados lactonas sesquiterpénicas (SLs). Estos compuestos son de gran interés en la química de productos naturales porque presentan potenciales efectos anticancerígenos. Sin embargo, su aislamiento y la evaluación de su actividad biológica pueden ser costosos y requerir mucho tiempo. Adicionalmente, para hacer compuestos más potentes y selectivos, es necesario realizar modificaciones químicas de estas estructuras. Afortunadamente, la combinación de métodos cuánticos, computación de alto rendimiento y estudios experimentales puede acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos con mejores perfiles farmacológicos. Este proyecto presenta un modelo de Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR) de un grupo de SLs con actividad antileucémica. El análisis demostró que el grupo α-methileno-γ-lactona juega un papel esencial en la actividad antileucémica de las SLs. El modelo se basa en las propiedades electrónicas (descriptores moleculares) de las SLs calculadas con el método ab initio de la teoría del funcional de la densidad (DFT). Los descriptores que mejor se ajustan al modelo son el orbital molecular ocupado más alto y la energía total. Los parámetros estadísticos mostraron valores de 0,66, 0,60 y 0,61 de bondad de ajuste, robustez y predictibilidad, respectivamente. Por lo tanto, el modelo tiene una gran capacidad de predicción interna y externa. Por último, este modelo QSAR predijo la actividad antileucémica de un nuevo grupo de SLs. Basándose en los resultados de este proyecto, se pueden llevar a cabo más investigaciones para diseñar nuevas SLs y desarrollar nuevos productos farmacéuticos para tratar la leucemia. |
Description: | Leukemia is one of the most common cancers worldwide. Current treatments could be unsatisfactory because of side effects, drug resistance, or some types of cancer that remain incurable. Natural products are a promising approach to overcome these limitations. Particularly, species from the Asteraceae family have a high content of terpenoids, called sesquiterpene lactones (SLs). These compounds are highly interested in natural product chemistry because they exhibit potential anti-cancer effects. However, their isolation and biological activity evaluation could be expensive and time-consuming. In addition, to make more potent and selective compounds, it is necessary to conduct chemical modifications of these structures. Fortunately, combining quantum methods, high-performance computing, and experimental studies can accelerate the discovery of new compounds with better pharmacological profiles. This project presents a Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) model of a set of SLs with anti-leukemic activity. The analysis showed that the α-methylene-γ-lactone group plays an essential role in the anti-leukemic activity of the SLs. The model is based on the electronic properties (molecular descriptors) of the SLs computed with the ab initio DFT method. The descriptors that best fit the model were highest occupied molecular orbital and total energy. The statistical parameters showed goodness-of-fit (R2=0.66), robustness (Q2cv=0.60), and predictability (Q2Ext=0.61). Therefore, the model has great internal and external prediction ability. Finally, this QSAR model predicted the anti-leukemic activity of a new set of SLs. Based on this project’s results, further research can be conducted to design new SLs and develop new pharmaceutical products to treat leukemia. |
URI: | http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/485 |
Appears in Collections: | Química |
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