Síntesis experimental de análogos triptamínicos con valores teóricos obtenidos a partir de modelos QSAR y cribado virtual
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2023
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Resumen
Actualmente, millones de personas han sido diagnosticadas con patologías neurodegenerativas, lo que ha iniciado un problema de salud pública que va en aumento; las enfermedades neurodegenerativas comprenden condiciones relacionadas con el daño progresivo de las células del cerebro, ocasionando la pérdida de interconexiones sinápticas entre redes neuronales necesarias para llevar a cabo diferentes actividades produciendo problemas en funciones como la movilidad, la memoria y el pensamiento. Los tratamientos actuales para estas enfermedades permiten mitigar la sintomatología, sin embargo, los mecanismos de acción de los medicamentos utilizados que se dividen en derivados de las benzodiacepinas, precursores dopaminérgicos e inhibidores selectivos de la recaptación de la serotonina (ISRS), producen efectos adversos negativos y farmacodependencia en el paciente. Partiendo de la información actual y los diversos avances en neurociencias, las triptaminas se han convertido en objeto de estudio en las últimas décadas, debido a su actividad agonista variable en los receptores 5-hidroxitriptamina (5-HT), su semejanza estructural con la serotonina, neurotransmisor encargado de diversos procesos fisiológicos fundamentales, y su disfunción se ha asociado con la aparición de enfermedades como el Parkinson y Alzheimer. Por medio de diversas herramientas computacionales se realizó cribado virtual basado en ligando (LBVS) y cribado virtual basado en estructura (SBVS) para lograr la obtención de dos moléculas finales; un candidato promisorio frente al Parkinson y otro potencial fármaco para el Alzheimer, ambos con propiedades menos tóxicas en relación a los medicamentos existentes, específicamente, inhibidores de la recaptación de serotonina (ISRS). En el proceso de descubrimiento de fármacos asistido por computadora, se diseñaron más de 35 análogos de interés, por medio del uso de la red neuronal INQA-ANN se construyó un modelo de toxicidad predictivo basado en valores de IC50 de diversas triptaminas con el fin de poder filtrar entre los análogos y obtener un diseño de fármacos racional. Se realizó la síntesis experimental del candidato T420 partiendo de la protección del aminoácido triptófano, la obtención del compuesto fue confirmada por medio de RMN, por otra parte el análogo 56 se dejó planteado para futuras investigaciones.
Descripción
Abstract
Millions of people have been diagnosed with neurodegenerative pathologies, which has started a public health problem that is increasing; Neurodegenerative diseases are responsible of conditions related to the progressive damage of brain cells, causing the loss of synaptic interconnections between neural networks that are necessary to carry out different activities, producing problems in diverse functions such as mobility, memory and thought. The current treatments for these diseases allow reducing the symptoms, however, the mechanisms of action of the drugs used, which are divided into derivatives of benzodiazepines, dopaminergic precursors and selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), produce negative effects and drug dependence in the patient. Based on current information and various advances in neuroscience, tryptamines have become the object of study in recent decades, due to their variable agonist activity at 5-hydroxytryptamine (5 HT) receptors and their structural similarity to serotonin. Serotonin is a neurotransmitter responsible for various fundamental physiological processes, and its dysfunction has been associated with the appearance of diseases such as Parkinson's and Alzheimer's. Using various computational tools, ligand-based virtual screening (LBVS) and structure-based virtual screening (SBVS) were performed to obtain two final molecules; a promising candidate against Parkinson's (T420) and a potential Alzheimer's drug (56), both with less toxic properties regarding existing drugs, specifically, selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs). In the computer-aided drug discovery process, more than 35 analogues of interest were designed, using the INQA-ANN neural network, a predictive toxicity model based on IC50 values of various tryptamines was built in order to to be able to filter between the analogues and obtain a rational design of drugs. The synthesis of the candidate T420 was carried out with a total yield of 34,83% via nucleophilic-acyl substitution, the obtention of the compound T420 was confirmed using NMR at 400MHz, analogue 56 was left designed for further investigations.
Palabras clave
Triptaminas, Patologías neurodegenerativas, Síntesis, Drug Discovery, Química Computacional
Keywords
Tryptamines, Neurodegenerative pathologies, Synthesis, Drug Discovery, Computational Chemistry