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La Enfermedad de Chagas es una parasitosis endémica de América Latina causada por el protozoario Trypanosoma cruzi (T. cruzi). La principal vía de transmisión de este parásito en zonas endémicas se produce a través de las heces del insecto vector, aunque existen otras vías de transmisión cuyo impacto puede ser muy alto en países no endémicos. Alrededor del 30% de las personas infectadas presentarán daños cardíacos y/o digestivos que podrían llevar a la muerte. Se estima que existen al menos 6 millones de personas infectadas con T. cruzi en los 21 países de América Latina. Actualmente, existen sólo dos fármacos aprobados para el tratamiento de la enfermedad, Nifurtimox y Benznidazol, los cuales han demostrado una eficiencia inadecuada en adultos en fase crónica y además presentan efectos adversos importantes. Considerando que varias de las enzimas del metabolismo de poliaminas de T. cruzi, e incluso la permeasa de putrescina TcPAT1.2, han sido validadas experimentalmente como blancos moleculares del parásito, en este trabajo de tesis se ha empleado una estrategia computacional para la búsqueda de fármacos que afecten el metabolismo y/o transporte de poliaminas en T. cruzi y que presenten actividad tripanocida. Se han realizado dos campañas de cribado virtual (CV). Durante la primera campaña de CV se han generado, a partir de los ligandos, modelos clasificatorios capaces de discriminar entre análogos de poliaminas con y sin actividad inhibitoria sobre el parásito. La aplicación de una combinación de modelos sobre las bases de datos DrugBank y Sweetlead reveló 45 fármacos que podrían poseer la actividad deseada. 5 de los candidatos fueron adquiridos para su evaluación en ensayos in vitro donde se demostró que 3 de ellos producen una disminución en la incorporación de putrescina y presentan efecto tripanocida. Finalmente, estos 3 candidatos fueron ensayados en un modelo murino de infección aguda y se demostró que uno de ellos, el triclabendazol, es capaz de reducir la parasitemia de los ratones infectados con T. cruzi. La realización de la segunda campaña de CV involucró una metodología combinada de métodos basados en el ligando y en el blanco molecular. La mejor combinación de modelos se aplicó al CV de las bases de datos DrugBank 4.0 y Sweetlead donde se identificaron 24 compuestos químicos con posible actividad tripanocida. Estos candidatos fueron sometidos al docking molecular utilizando un modelo por homología del transportador de Putrescina TcPAT12. 17 de estos compuestos presentaron buenos resultados en el docking y 4 de ellos fueron seleccionados para su evaluación in vitro. Los 4 compuestos demostraron poseer actividad tripanocida mientras que sólo dos de ellos presentaron el efecto esperado sobre la incorporación de putrescina. Los resultados obtenidos demuestran la utilidad de las metodologías computacionales en la búsqueda de nuevas aplicaciones terapéuticas de fármacos conocidos. El reposicionamiento de medicamentos asistido por computadora es una estrategia moderna, racional y económica para proporcionar nuevas soluciones terapéuticas para enfermedades desatendidas.