Modelado quimioinformático de los tiempos de retención de antibióticos medidos en cromatografía líquida

Abstract

Los antibióticos son compuestos químicos que se emplean con el propósito de eliminar o frenar el crecimiento de bacterias patógenas vinculadas a enfermedades. La identificación de estos compuestos se realiza mediante tiempos de retención (tR) medidos en cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS). En este estudio, se aplicó la estrategia quimioinformática de las relaciones cuantitativas estructura-propiedad (QSPR) para predecir los tR de 122 antibióticos veterinarios. Los tiempos de retención se cuantificaron mediante cromatografía líquida de ultra alta resolución (UHPLC) en la fase estacionaria Hypersil Gold. Los antibióticos fueron representados mediante descriptores moleculares calculados con el programa alvaDesc. Para el desarrollo del modelo computacional se aplicó el método de reemplazo (RM) para la búsqueda de los descriptores que brinden el modelo de regresión lineal múltiple óptimo.[3] Se obtuvo un modelo con tres descriptores moleculares: solubilidad estimada (ESOL), coeficiente de partición octanol-agua de Moriguchi cuadrático (MLOGP2) y la presencia de potenciales puntos farmacóforos negativos y lipófilos separados por 7 enlaces (CATS2D_07_NL). Para analizar el desempeño del modelo de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) se utilizó el coeficiente de determinación y el error cuadrático medio. El modelo presenta buena calidad en calibración (R2 = 0.902 y RMSEC = 0.871) y buena capacidad predictiva (R2 = 0.854 y RMSEP = 1.064). Adicionalmente, se han aplicado técnicas de validación cruzada de dejar-uno-fuera, dejar-varios-fuera y la aleatorización-Y para garantizar la ausencia de sobre ajuste y correlación casual. Se ha analizado el mecanismo mediante el cual los descriptores afectan la predicción del tR. Finalmente, se estableció el dominio de aplicabilidad del modelo, estableciendo el espacio químico teórico para nuevas predicciones. Este modelo quimioinformático podría ser empleado para detectar diversos antibióticos, nuevos o existentes, mediante LC-MS. El modelo fue desarrollado según los cinco principios establecidos por la Organización para la Cooperación Económica y el Desarrollo.