UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA · Primeramente al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología...

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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA

FACULTAD DE CIENCIAS QUÍMICAS

SECRETARÍA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO

TESIS

ESTUDIO QSAR DE COMPUESTOS ENCONTRADOS EN

DIVERSOS ACEITES ESENCIALES CON ACTIVIDAD

ANTIPARASITARIA, ANTIFÚNGICA Y ANTIMICROBIANA.

Que como requisito parcial para obtener el grado de

MAESTRO EN CIENCIAS EN

BIOTECNOLOGÍA

PRESENTA:

Q. B. P. Sergio Andrade Ochoa

Chihuahua, Chih. Agosto de 2014

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<< A la entropía,

Porque en todo este desorden me sigue presentando a personas maravillosas >>

Con todo mi amor, cariño y esfuerzo.

A mi familia. Por sembrar una semilla del valor del esfuerzo, el trabajo y la voluntad de acción.

A mis sobrinos. Porque me abrigan en esperanza.

A Francisco Contreras Loya. “Siento que tu corazón late bajo esta corteza –dijo Apolo, mientras la

lágrimas rodaban por su rostro-. Y como no podrás ser mi pareja, serás mi árbol sagrado. Usaré tu

madera para construir mi arpa y fabricar mis flechas, y con tus ramas haré una guirnalda para mi

frente y siempre serás joven y verde, tú, Dafne, mi primer amor”

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AGRADECIMIENTOS

Primeramente al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por el apoyo durante este

período y sin el cual no hubiera podido realizar la presente tesis.

A la Universidad Autónoma de Chihuahua y la Facultad de Ciencias Químicas por todo su apoyo.

Especialmente el Ing. Alfredo Urbina, director de la Facultad de Ciencias Químicas, por todo su

apoyo, sus consejos y por toda su confianza brindada.

A la Dra. Luz María Rodríguez Valdez por envolverme en el mundo de la Química Teórica y

Computacional, por sus conocimientos compartidos, su apoyo incondicional y por confiar en mí y

en el trabajo.

A la Dra. Norma Flores Holguín por creer en nuestro trabajo y apoyarnos siempre, pero sobre

todo por enriquecer nuestro conocimiento y brindarnos siempre una puerta abierta a cual acudir.

A la Dra. Blanca Rivera Chavira por ser una mujer que contagia pasión, por su cuidado, su apoyo

y sus consejos, por llenarme de ánimos y darme siempre u lugar privilegiado.

Al Dr. Manuel Villanueva por todo su apoyo incondicional, por ser mi mentor y porque de él me

contagie de la Química Medicinal, porque es una fuente de inspiración y porque ha sido pieza

fundamental para saber qué línea de investigación quiero cursar en mi camino profesional.

A la Dra. Lourdes Ballinas por todos sus buenos deseos, sus palabras de aliento, sus abrazos, su

cariño, sus consejos tan puntuales y porque siempre me brindó una sonrisa cuando todo parecía

estar saliendo mal.

A la Dra. Blanca Sánchez por sus palabras y sus consejos. Por hablarme siempre claro y con la

verdad. Por abrirme las puertas de su laboratorio, su confianza y su amistad. Por sus puntuales

llamadas de atención y sus contribuciones en mi formación acádemica.

Al Dr. Benjamín Nogueda y al Dr. Alejandro Camacho por confiar en el trabajo, pro abrirme las

puertas de su laboratorio, enseñarme el mundo de la entomología y la parasitología de una

manera que no conocía.

A la Dra. Luvia Sánchez por todo su apoyo, cariño, bullying y enseñanzas, porque nos abrió las

puertas de su laboratorio y creyó en nuestro trabajo. Pero sobre todo porque me enseño la

disciplina del trabajo, la constancia y porque es un claro ejemplo de que el éxito puede (y de debe

ir) ligado a la sencillez y la humildad.

v

A la Maestra Marta Portillo por sus regaños y pellizcos, pero sobre todo por todas sus

bendiciones y todo su cariño.

De todos los investigadores, a la Dra Virginia Nevárez (Aca tía bichos), quien mayor

agradecimiento le tengo. Primeramente por confiar en mí, en nuestro trabajo. Por las

oportunidades brindadas. Por todo el apoyo, por sus consejos, por las platicas filosóficas y

políticas, por compartir la pasión de la educación y los modelos educativos y por compartir sus

conocimientos musicales. Por sus regaños, su bullying y sus palabras duras. Por enseñarme a

mantener los pies en la tierra. Por tenerme paciencia, en mis errores y fallas dentro y fuera de los

laboratorios. Por permitirme aportar al proyecto y por permitirme involucrarme en proyectos que

no vienen en el plan de estudios. Mi agradecimiento siempre, mi admiración siempre.

A mis madres académicas - Aniri Macías, Leticia Lucero y Fabiola Chacón – porque de ellas

aprendí la pasión de hacer ciencia, conocerla y difundirla. Porque su trabajo y pasión son una

fuente de inspiración.

A Cristina Granillo, porque sin ella no hubiera podido continuar con la maestría. Porque fue

oídos, brazos y piernas en los momentos más difíciles y porque durante los últimos 7 años ha

estado incondicionalmente a mi lado. Amame, siénteme, soy de carne y hueso. #YaTuSabes

A Charly, Leticia y Rodrigo por su apoyo durante un año de estancia en el Distrito Federal,

porque en ningún momento me sentí solo, ni desesperado. Porque hicieron sentir en un hogar y

porque me permitieron ser parte de esa nueva familia.

A Esmeralda, Paola, Anahí y Daniela, porque fueron clave fundamental en la culminación de esta

tesis. Por su apoyo, por sus regaños, por sus palabras de aliento, por esos grandes momentos que

difícilmente olvidare. Por formar una familia cienciosa conmigo y tenerme mucha, mucha

paciencia.

A Ricardo y Sandra, por que han sido siempre esos amigos de valor incalculable y porque al

volvernos a encontrar es como si nunca nos hubiéramos separado.

A Karen, Isela, Diana y Roman por ser fuente de inspiración. Mis compañeros de generación y sin

dudas, una de las mejores generaciones del posgrado. Además de mi agradecimiento estoy muy

orgulloso de ustedes. Gracias por su amistad y su compañerismo dentro y fuera de los

laboratorios.

vi

A mis amigos de toda una vida que siempre los he tenido cerca. Julieta, Hector, Lavinia, Norma,

Liza, Abraham, Arlen, Ambar, Jaime, Abel y Guadalupe. Porque su apoyo incondicional, su amistad

y todas nuestras alegrías y penas compartidas.

A mis amigos y familia de profesión, Gabriela, Achem, Aaron, Rebeca, Julio, Rocío, Alma, Alfredo,

Carolino, Mayra, Yeslia y Laura.

A todos los nuevos miembros que entraron a mi vida en estos dos años y me hicieron vivir

momentos inolvidables: Alberto Ha, Alberto Minjárez, Valente, Andy, Leticia, Edmundo, Valeria,

David, Daniel, Abigail, Hugo, Manuel, Zeli, Aldo, Monserrat, Edi, Eric, Tona y todos los miembros

de Chihuahua en Bici. Especialmente a los que me recibieron con los brazos abiertos en Ciudad

Juárez, Guanajuato, Toluca, Distrito Federal y Cuernavaca y a todos los que me acompañaron en

los paseos en bicicleta, mi terapia en estos últimos dos años.

A todos aquellos que de alguna manera hicieron posible la finalización de este proyecto. Les

estoy muy agradecido. Me llevo de todos un poco y me abrazo de esperanza con ustedes.

Muchísimas gracias.

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ÍNDICE GENERAL

I. RESUMEN ........................................................................................................................... 20

II.MARCO TEÓRICO ............................................................................................................... 22

PLANTAS MEDICINALES ................................................................................................................. 22

ACEITES ESENCIALES ..................................................................................................................... 23

COMPOSICIÓN QUÍMICA DE LOS ACEITES ESENCIALES ........................................................................... 24

TERPENOS Y TERPENOIDES ................................................................................................................. 24

FENILPROPANOIDES ............................................................................................................................ 27

ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES ........................... 28

MECANISMOS DE ACCIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA ....................................................... 30

ACTIVIDAD INSECTICIDA DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES .................................... 32

MECANISMO DE ACCIÓN DE LA ACTIVIDAD INSECTICIDA .................................................................. 34

TOXICIDAD DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES ......................................................... 35

QUÍMICA MEDICINAL .................................................................................................................... 35

ESTUDIOS CUANTITATIVOS DE LA RELACIÓN ESTRUCTURA ACTIVIDAD (QSAR) ..................................... 38

DESCRIPTORES O ÍNDICES MOLECULARES .......................................................................................... 40

- DESCRIPTORES COSNTITUCIONALES Y GRUPOS FUNCIONALES ............................................. 40

- DESCRIPTORES MOLECULARES .............................................................................................. 43

ALGORITOS GENÉTICOS....................................................................................................................... 46

VALIDACIÓN DE LOS MODELOS QSAR ................................................................................................. 46

COMPONENTES PRINCIPALES ............................................................................................................. 47

QUÍMICA COMPUTACIONAL ......................................................................................................... 48

MECÁNICA MOLECULAR ..................................................................................................................... 49

TIPOS DE CAMPO DE FUERZA ......................................................................................................... 51

MECÁNICA CUÁNTICA ......................................................................................................................... 52

MÉTODOS AB-INITIO ....................................................................................................................... 52

MÉTODOS HARTREE-FOCK .............................................................................................................. 53

CONJUNTO DE BASE ....................................................................................................................... 54

TEORÍA DE FUNCIONAL DE LA DENSIDAD (DFT) ............................................................................. 56

- DESCRIPTORES DE REACTIVIDAD QUÍMICA ........................................................................... 57

III. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................................. 64

IV. HIPOTESIS ........................................................................................................................ 64

viii

V. OBJETIVOS ........................................................................................................................ 65

GENERAL ....................................................................................................................................... 65

ESPECIFICOS .................................................................................................................................. 65

VI.METODOLOGÍA ................................................................................................................. 66

COMPUESTOS QUÍMICOS A EVALUAR .......................................................................................... 66

ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA ....................................................................................................... 67

CEPAS ....................................................................................................................................................... 67

MEDIOS DE CULTIVOS ............................................................................................................................. 67

PREPARACIÓN DEL INÓCULO ................................................................................................................... 67

PREPARACIÓN DE LOS STOCKS ................................................................................................................ 67

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA POR MEDIO DE LA TÉCNICA REMA. ................. 68

DETERMINACIÓN DE LA CONCENTRACIÓN MÍNIMA BACTERICIDA (CMB) ............................................. 69

ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA ............................................................................................................. 69

CEPAS .................................................................................................................................................. 69

ACTIVIDAD ANTICANDIDA ....................................................................................................................... 70

MEDIOS DE CULTIVOS ......................................................................................................................... 70

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTICANDIDA ............................................................................ 70

ACTIVIDAD CONTRA HONGOS FILAMENTOSOS ....................................................................................... 70

MEDIOS DE CULTIVOS ......................................................................................................................... 70

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA ............................................................................ 70

PREPARACIÓN DE SUSPENSIÓN DE ESPORAS ..................................................................................... 71

ACTIVIDAD ANTIPARASITARIA....................................................................................................... 71

CEPAS .................................................................................................................................................. 71

ACTIVIDAD LEISHMANICIDA .................................................................................................................... 71

MANTENIMIENTO DE Leishmania mexicana ....................................................................................... 71

CURVA DE CRECIMIENTO .................................................................................................................... 72

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD LEISHMANICIDA POR LA TÉCNICA COLORIMETRÍCA REMA ....... 72

ACTIVIDAD ANTITRYPANOSOMAL ........................................................................................................... 73

MANTENIMIENTO DE Trypanosoma cruzi ........................................................................................... 73

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD TRYPANOCIDA POR LA TÉCNICA COLORIMÉTRICA REMA ......... 73

ACTIVIDAD GIARDICIDA ........................................................................................................................... 74

MANTENIMIENTO DE Giardia lamblia ................................................................................................. 74

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CINÉTICAS DE CRECIMIENTO DE GIARDIA LAMBLIA............................................................................ 74

EVALUACIÓN DE LA ACTIVIDAD GIARDICIDA ...................................................................................... 74

ACTIVIDAD LARVICIDA .................................................................................................................. 74

CULTIVOS DE INSECTOS Y CONDICIONES DE CRIANZA ............................................................................ 74

BIOENSAYOS Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO .................................................................................................... 75

ACTIVIDAD LARVICIDA ............................................................................................................................. 75

EFECTO DEL TIEMPO Y DE LA DOSIS EN LA ACTIVIDAD LARVICIDA ......................................................... 75

ACTIVIDAD CITOTÓXICA ................................................................................................................ 75

CULTIVO DE LÍNEA DE MACROFAGOS MURINOS J774 ............................................................................ 75

EVALUACIÓN DE LA ACTIVIDAD CITOTÓXICA .......................................................................................... 76

METODOLOGÍA COMPUTACIONAL ............................................................................................... 76

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES ESTRUCTURALES, MOLECULARES, TOPOLÓGICOS Y DE CARGA. ........ 76

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES DE REACTIVIDAD QUÍMICA. ................................................................ 77

CÁLCULOS DE OPTIMIZACIÓN DE GEOMETRÍA ....................................................................................... 77

OBTENCIÓN DE LOS MODELOS QSAR ...................................................................................................... 78

VII.RESULTADOS Y DISCUSIONES ............................................. ¡Error! Marcador no definido.

OPTIMIZACIÓN DE LOS SISTEMAS EVALUADOS Y CÁLCULOS DE FRECUENCIAS .. ¡Error! Marcador

no definido.

1. ÁCIDO CINÁMICO .................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES ESTRUCTURALES, TOPOLÓGICOS, MOLECULARES Y DE CARGA

.......................................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES MECANOCUÁNTICOS .................. ¡Error! Marcador no definido.

MAPEO DE ORBITALES FRONTERA .............................................................. ¡Error! Marcador no definido.

Terpenos de cadena libre ................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

Fenilpropanos ..................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

Terpenos monocíclicos. ...................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

CÁLCULO DE DESCRIPTORES DE REACTIVIDAD QUÍMICA ............................ ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA .......................................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA DE ACEITES ESENCIALES .............................. ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ................ ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA ..................... ¡Error! Marcador no definido.

x

MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA BACTERIAS GRAM + .............. ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores estructurales ................................... ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos. ..... ¡Error!

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ACTIVIDAD ANTIMICOBACTERIANA ................................................. ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIMICOBACTERIANA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ...... ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTIMICOBACTERIANA ............ ¡Error! Marcador no definido.

MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA M. tuberculosis ...................... ¡Error! Marcador no definido.




MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA M. bovis ................................. ¡Error! Marcador no definido.




ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA ................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTICANDIDA DE LOS CONSTITUYENTES ................................. ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD DE ANTIFÚNGICADE ACEITES ESENCIALES ................................ ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIFUNGICA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ..................... ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTICANDIDA........................... ¡Error! Marcador no definido.

MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA C. albicans ............................. ¡Error! Marcador no definido.




MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA C. tropicalis ........................... ¡Error! Marcador no definido.




MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CONTRA C. krusei Y C. pasasilapsis ...... ¡Error! Marcador no definido.




ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA ........................... ¡Error! Marcador no definido.

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MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA ...................................... ¡Error! Marcador no definido.




ACTIVIDAD ANTIPARASITARIA.......................................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIPROTOZOARIA DE ACEITES ESENCIALES............................ ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIPROTOZOARIA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ............. ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD ANTIPARASITARIA .................... ¡Error! Marcador no definido.

MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD TRYPANOCIDA ..................................... ¡Error! Marcador no definido.




MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD LEISHMANICIDA ................................... ¡Error! Marcador no definido.




MODELOS QSAR DE LA ACTIVIDAD GIARDICIDA.......................................... ¡Error! Marcador no definido.




ANÁLISIS GENERAL DE LA ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA ................ ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA DE ACEITES ESENCIALES .............................. ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ............... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD LARVICIDA ..................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD LARVICIDA DE ACEITES ESENCIALES .......................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD LARVICIDA DE TERPENOS, TERPENOIDES Y FENILPROPANOS ... ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD LARVICIDA ................................ ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores estructurales ............................................ ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos. .............. ¡Error!


ACTIVIDAD CITOTÓXICA ................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD CITOTÓXICA DE ACEITES ESENCIALES ....................................... ¡Error! Marcador no definido.

ACTIVIDAD CITOTÓXICA DE TERPENOS Y FENILPROPANOS ........................ ¡Error! Marcador no definido.

xii

ÍNDICE DE SELECTIVIDAD ............................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

ESTUDIOS QSAR DE LA ACTIVIDAD CITOTÓXICA .............................. ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores estructurales ............................................ ¡Error! Marcador no definido.

Modelos en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos. .............. ¡Error!


IX.CONCLUSIONES................................................................................................................. 79

X.PERSPECTIVAS ................................................................................................................... 80

XI.BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................... 81

XII. ANEXOS .............................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

ANEXO 1. LISTA DE DESCRIPTORES .............................................................. ¡Error! Marcador no definido.

ANEXO 2. ESPECIAL DE OPTIMIZACIÓN DE GEOMETRÍA ............................. ¡Error! Marcador no definido.

2. ALCANFOR ....................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

3. p-ANISALDEHÍDO ............................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

4. β-PINENO ........................................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

5. CARENO-4 ....................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

6. p-CIMENO ....................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

7. CARIOFILENO .................................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

8. CARVACROL..................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

9. CARVONA ........................................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

10. CINAMALDEHÍDO .......................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

11. CITRONELOL .................................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

12. CUMINALDEHÍDO .......................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

13. ESTRAGOL ..................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

14. EUCALIPTOL .................................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

15. EUGENOL ...................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

16. GERANIOL ..................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

17. LIMONENO .................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

18. LINALOL ......................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

19. MENTOL ........................................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

20. MIRCENO ...................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

21. SABINENO ..................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

22. t-ANETOL ....................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

23. α – TERPINENO ............................................................................. ¡Error! Marcador no definido.

xiii

24. TERPINOLENO ............................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

25. TIMOL ............................................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

ANEXO 3. DESCRIPTORES CONSTITUCIONALES Y DE GRUPOS FUNCIONALES CALCULADOS PARA LOS

SISTEMAS EVALUADOS ................................................................................ ¡Error! Marcador no definido.

Descriptores Constitucionales ............................................................ ¡Error! Marcador no definido.

Descriptores Estructurales y Grupos Funcionales .............................. ¡Error! Marcador no definido.

xiv

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Compuestos a evaluar en el presente estudio………………………………………………………………………….. 47

Tabla 2. Mediciones de enlaces, ángulos y ángulos diedros del ácido cinámico optimizado…………………… 61

Tabla 3. Cordenadas y cargas de Mülliken de los Átomo s constituyentes del ácido cinámico………………… 62

Tabla 4. Comparación entre el espectro vibracional teórico y experimental del ácido cinámico……………. 63

Tabla 5. Energía total y energía de los orbitales frontera de los terpenos bicíclicos………………………………. 70

Tabla 6. Energía total y energía de los orbitales frontera de los terpenos de cadena libre…………………….. 70

Tabla 7. Energía total y energía de los orbitales frontera de los fenilpropanos………………………………………. 73

Tabla 8. Energía total y energía de los orbitales frontera de losterpenos monocíclicos…………………………. 78

Tabla 9. Descriptores de reactividad química de los sistemas evaluados en fase gas……………………………… 83

Tabla 10. Descriptores de reactividad química de los sistemas evaluados en fase acuosa……………………… 85

Tabla 11. Actividad antibacteriana de aceites esenciales……………………………………………………………………….. 86

Tabla 12. Concentraciones Mínimas Inhibitorias de los compuestos puros sobre cepas bacterianas……… 88

Tabla 13. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre B. cereus en base a descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

92

Tabla 14. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. aureus en base a descriptores estructurales……………………………………………………………………………………………………………………………………………

92

Tabla 15. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre L. monocytogenes en base a descriptores estructurale.……………………………………………………………………………………………………………………………………………

92

Tabla 16. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre B. cereus en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………..

94

Tabla 17. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. aureus en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………..

95

Tabla 18. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre L. monocytogenes en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

95

Tabla 19. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre E. coli en base a descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

97

Tabla 20. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. typhi en base a descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

97

Tabla 21. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. sonnei en base a descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

98

Tabla 22. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre E. coli en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

100

Tabla 23. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. typhi en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

100

Tabla 24. Modelos QSAR de la actividad antibacteriana sobre S. sonnei en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

100

Tabla 25. Actividad anticandida de terpenos y fenilpropanos. ……………………………………………………………… 102

xv

Tabla 26. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre M. tuberculosis en base a descriptores estructurales. . ……………………………………………………………………………………………………………………

106

Tabla 27. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre M. tuberculosis en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos………………………………………………………

109

Tabla 28. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre M. bovis en base a descriptores estructurales. . ………………………………………………………………………………………………………………………………………

110

Tabla 29. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre M. bovis en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos…………………………………………………………………………

112

Tabla 30. Actividad anticandida de terpenos y fenilpropanos…………………………………………………………………. 113

Tabla 31. Actividad antifúngica de aceites esenciales contra hongos filamentosos…………………………………. 117

Tabla 32. Actividad antifúngica de terpenos y fenilpropanos contra hongos filamentosos……………………… 118

Tabla 33. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre C. albicans en base a descriptores estructurales. . ………………………………………………………………………………………………………………………………………

122

Tabla 35. Modelos QSAR de la actividad anticandida sobre C. tropicalis en base a descriptores estructurales.

127

Tabla 36. Modelos QSAR de la actividad anticandida sobre C. tropicalis en base a descriptores moleculares. . …………………………………………………………………………………………………………………………………………

128

Tabla 37. Modelos QSAR de la actividad anticandida sobre C. krusei en base a descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………………………………………………

130

Tabla 38. Modelos QSAR de la actividad anticandida sobre C. parasilapsis en base a descriptores estructurales. . ………………………………………………………………………………………………………………………………………

131

Tabla 39. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre C. krusei en base a descriptores moleculares. . …………………………………………………………………………………………………………………………………………

133

Tabla 40. Modelos QSAR de la actividad antimicobacteriana sobre C. parasilapsis en base a descriptores moleculares. . ……………………………………………………………………………………………………………………

133

Tabla 41. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. niger en base a descriptores estructurales. 134

Tabla 42. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. ochraceus en base a descriptores estructurales. . …………………………………………………………………………………………………………….…………………………

135

Tabla 43. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre F. oxysporum en base a descriptores estructurales. . ………………………………………………………………………………………….……………………………………………

135

Tabla 44. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. alternata en base a descriptores estructurales. . ………………………………………………………………………………………………………………………………………

137

Tabla 45. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. niger en base a descriptores moleculares… 138

Tabla 46. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. ochraceus en base a descriptores moleculares…..…………………………………………………………………………………………………………………………………………

138

Tabla 47. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre F. oxysporum en base a descriptores molelulares. . ………………………………………………………………………………………………………………………………………….

138

xvi

Tabla 48. Modelos QSAR de la actividad antifúngica sobre A. alternata en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………………………………..

139

Tabla 49. Actividad antiprotozoaria de aceites esenciales. …………………………………………………………………… 142

Tabla 50. Actividad antiprotozoaria de terpenos y fenilpropanos. …………………………………………………………. 146

Tabla 51. Modelos QSAR de la actividad trypanocidasobre la cepa NINOA de Trypanosoma cruzi en base a descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………….

151

Tabla 52. Modelos QSAR de la actividad trypanocidasobre la cepa NINOA de Trypanosoma cruzi en base a descriptores moleculares. ……………………………………………………………………………………………………………

154

Tabla 53. Modelos QSAR de la actividad trypanocidasobre la cepa ATCC de Leishmania mexicana en base a descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………….

155

Tabla 54. Modelos QSAR de la actividad trypanocidasobre la cepa ATCC de Leishmania mexicana en base a descriptores moleculares. ……………………………………………………………………………………………………………

158

Tabla 55. Modelos QSAR de la actividad trypanocidasobre la cepa WB de Giardia lamblia en base a descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………

160

Tabla 56. Modelos QSAR de la actividad giardicida sobre la cepa WB de G. lamblia en base a descriptores moleculares, topológicos, de carga y mecanocuánticos. ……………………………………………………

161

Tabla 57. Actividad larvicida de aceites esenciales contra Cx. quinquefasciatus. …………………………………… 166

Tabla 58. Actividad larvicida de los cinstituyentes de aceites esenciales contra Cx. quinquefasciatus 167

Tabla 59. Cinética de la actividad larvicida respecto concentración y tiempo. ……………………………………… 170

Tabla 60. Modelos QSAR de la actividad larvicida sobre el estadio IV de Culex quinquefasciatus en base descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………

172

Tabla 61. Modelos QSAR de la actividad larvicida sobre las pupas de Culex quinquefasciatus en base descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………

173

Tabla 62. Modelos QSAR de la actividad larvicida sobre el estadio IV de Culex quinquefasciatus en base descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………………………

175

Tabla 63. Modelos QSAR de la actividad larvicida sobre las pupas de Culex quinquefasciatus en base descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………………………

176

Tabla 64. Concentraciones citotóxicas de los aceites esenciales sobre macrófagos murinos J774………….. 177

Tabla 65. Concentraciones citotóxicas de los terpenos y fenilpropanos sobre macrófagos J774……………. 178

Tabla 66. Índices de selectividad de terpenos y fenilpropanos en relación a la actividad antibacteriana… 180

Tabla 67. Índices de selectividad de terpenos y fenilpropanos en relación a la actividad antifúngica……… 181

Tabla 68. Índices de selectividad de terpenos y fenilpropanos en relación a la actividad antifúngica……… 182

Tabla 69. Modelos QSAR de la actividad citotóxicasobre la cepa J774 deMacrófagos murinos en base a descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………

184

Tabla 70. Modelos QSAR de la actividad citotóxicasobre la cepa J774 deMacrófagos murinos en base a descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………

186

xvii

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Ruta metabólica implicada en la síntesis de terpenoides………………………………………………………… 12

Figura 2. Ruta del ácido siquímico…………………………………………………………………………………………………………. 14

Figura 3. Cadena de valor en el descubrimiento de fármacos……………………………………………………………….. 25

Figura 4. Interacciones más importantes que considera la Mecánica Molecular…………………………………… 37

Figura 5. Compuestos terpenos, terpenoides y fenilpropanos evaluados………………………………………………. 53

Figura 6. Esquematización del ensayo medio de la técnica de REMA…………………………………………………….. 55

Figura 7. Interpretación para determinar la CMI por el método de REMA……………………………………………… 56

Figura 8. Estructura química del ácido cinámico optimizada mediante DFT: B3LYP/6-311G**………………. 67

Figura 9. Espectros infrarrojos del ácido cinámico…………………………………………………………………………………. 68

Figura 10. Sistemas optimizados a nivel semiempírico…………………………………………………………………………… 70

Figura 11. Sistemas optimizados a nivel DFT B3LYP/6-311G**………………………………………………………………. 71

Figura 12. Mapeo de los orbitales frontera del Alcanfor y el β-Pineno…………………………………………………… 73

Figura 13.Mapeo de los orbitales frontera del Careno y el Cariofileno…………………………………………………… 74

Figura 14. Mapeo de los orbitales frontera del Eucaliptol y Sabineno……………………………………………………. 75

Figura 15. Mapeo de los orbitales frontera del Citronelol y Geraniol……………………………………………………… 77

Figura 16. Mapeo de los orbitales frontera del Linalol y Mirceno…………………………………………………………… 78

Figura 17. Mapeo de los orbitales frontera del Ác. Cinámico y el Anisaldehído……………………………………… 80

Figura 18. Mapeo de los orbitales frontera del Cinamaldehído y el Cuminaldehído………………………………. 81

Figura 19. Mapeo de los orbitales frontera del Cinamaldehído y el Cuminaldehído………………………………. 82

Figura 20. Mapeo de los orbitales frontera del t-Anetol……………………………………………………………………….. 83

Figura 21. Mapeo y los orbitales frontera del Carvona y el Limoneno.…………………………………………………… 86

Figura 22. Mapeo de la densidad electrónica y los orbitales frontera del Mentol y el Terpineno………….. 87

Figura 23. Mapeo de la densidad electrónica y los orbitales frontera del Terpinoleno y el Timol…………… 88

Figura 24. Diferencias entre las cepas bacterianas ante la respuesta de la CMI de los aceites esenciales. 93

Figura 25. Diferencias entre las cepas bacterianas ante la respuesta de la CMI de los compuestos……….. 95

Figura 26. Estructuras químicas de terpenos y su media de actividad antibacteriana……………………………. 95

Figura 27. Estructuras químicas de los terpenos de cadena libre y su media de actividad antibacteriana 96

Figura 28. Estructuras químicas de los terpenos bicíclicos y su media de actividad antibacteriana………… 96

Figura 29. Estructuras químicas de los fenilpropanoides y su media de actividad antibacteriana………….. 97

Figura 30. Regresiones lineales entre la actividad antibacteriana experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores estructurales sobre las cepas Gram positivas………………………………….

93

Figura 31. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antibacteriana sobre bacterias Gram positivas en base a descriptores estructurales…………………………………………………………………

94

xviii

Figura 32. Regresiones lineales entre la actividad antibacteriana experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores moleculares sobre las cepas Gram positivas……………………………………

96

Figura 33. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antibacteriana sobre bacterias Gram positivas en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………

96

Figura 34. Regresiones lineales entre la actividad antibacteriana experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores estructurales sobre las cepas Gram negativas…………………………………

98

Figura 35. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antibacteriana sobre bacterias Gram positivas en base a descriptores estructurales…………………………………………………………………

99

Figura 36. Regresiones lineales entre la actividad antibacteriana experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores moleculares sobre las cepas Gram negativas……………………………………

101

Figura 37. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antibacteriana sobre bacterias Gram positivas en base a descriptores moleculares…………………………………………………………………..

101

Figura 38. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de la CMI de los aceites esenciales frente a cepas micobacterianas…………………………………………………………………………………………………………………………..…

103

Figura 39. Regresión lineal entre la activdad antimicobacteriana experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………

105

Figura 40. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antimicobacteriana en base a descriptores estructurales sobre M. tuberculosis…………………………………………………………………………………..

106

Figura 41. Regresión lineal entre la activdad antimicobacteriana experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………

108

Figura 42. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antimicobacteriana en base a descriptores estructurales sobre M. tuberculosis…………………………………………………………………………………..

108

Figura 43. Regresión lineal entre la activdad antimicobacteriana experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales…………………………………………………………………………………………

110

Figura 44. Regresión lineal entre la activdad antimicobacteriana experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales………………………………………………………………………………………..

111

Figura 45. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antimicobacteriana en base a descriptores moleculares sobre M. bovis……………………………………………………………………………………………….

112

Figura 46. Estructuras químicas de los fenilpropanoides y su media de actividad anticandida…………………. 114

Figura 47. Estructuras químicas de monoterpenoides y su media de actividad anticandida…………………….. 115

Figura 48. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de la CMI de los compuestos puros frente a cepas del género Candida…………………………………………………………………………………………………………………………

116

Figura 50. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de la CMI de los compuestos puros frente a hongos filamentosos………………………………………………………………………………………………………………………………..

120

Figura 51. Regresión lineal entre la activdad anticandidapara Calbicans experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales……………………………………………………………………………………

121

Figura 52. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores estructurales sobre C. albicans…………………………………………………………………………………………….

122

Figura 53. Regresión lineal entre la activdad anticandidapara C. albican sexperimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares…………………………………………………………………………

124

xix

Figura 54. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores moleculares sobre C. albicans………………………………………………………………………………………………

124

Figura 55. Regresión lineal entre la actividad anticandidapara C. tropicalis experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales……………………………………………………………………………...……

126

Figura 56. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores moleculares sobre C. tropicalis.……………………………………………………………………………………………

126

Figura 57. Regresión lineal entre la actividad anticandida para Ctropicalis experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares. ……………………………………………………………………………………

128

Figura 58. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores moleculares sobre C. tropicalis.……………………………………………………………………………………………

128

Figura 59. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores moleculares sobre C. krusei y C. parasilapsis. ………………………………………………………………………

129

Figura 60. Regresión lineal entre la actividad anticandida para C. krusei y C. parasilapsis experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales.………………………………………………………..

130

Figura 61. Regresión lineal entre la actividad anticandida para C.krusei y C. parasilapsis experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares. …………………………………………………………

132

Figura 62. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad anticandida en base a descriptores moleculares sobre C. krusei y C. parasilapsis. ………………………………………………………………………

133

Figura 63. Regresiones lineales entre la actividad antifúngica experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores estructurales…………………………………………………………………………………….

136

Figura 64. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antifúngica en base a descriptores estructurales…………………………………………………………..…………………………………………………………..

137

Figura 65. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad antifúngica en base a descriptores moleculares. ……………………………………………………………………………………………………………………….

138

Figura 66. Regresiones lineales entre la actividad antifúngica experimental contra la teórica de los modelos en base a los descriptores moleculares……………………………………………………………………………………..

139

Figura 67. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de la CI50 de los aceites esenciales contra protozoarios. …………………………………………………………………………………………………………………………………..………

144

Figura 68. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de la CI50 de los aceites esenciales contra protozoarios..……………………………………………………………………………………………………………………………………………

147

Figura 69. Regresión lineal entre la actividad trypanocida experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales. …………………………………………………………………………………………………….

150

Figura 70. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad trypanocida en base a descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………………………...

151

Figura 71. Regresión lineal entre la actividad trypanocida experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares…………………………………………………………………………………………………..……

153

Figura 72. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad trypanocida en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………….…

153

Figura 73. Regresión lineal entre la activdad leishmanicida experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales…………………………………………………………………………………….………………..

154

xx

Figura 74. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad leishmanicida en base a descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………………………

155

Figura 75. Regresión lineal entre la actividad leishmanicida experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………

157

Figura 76. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad leishmanicida en base a descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………………………

157

Figura 77. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad giardicida en base a descriptores estructurales………………………………………………………………………………………………………………………

159

Figura 78. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad leishmanicida en base a descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………………………

160

Figura 79. Regresión lineal entre la activdad giardicida experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………

161

Figura 80. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de las actividades inhibirotiras de los aceites esenciales contra todos los microorganismos evaluados. ………………………………………………………………………..

162

Figura 81. Diferencias entre las cepas ante la respuesta de las actividades inhibitorias de los terpenos y fenilpropanos contra todos los microorganismos evaluados. ………………………………………………………………..…

165

Figura 82. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad larvicida en base a descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………………………

173

Figura 83. Regresión lineal entre la actividad sobre el estadio IV experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales…………………………………………………………………………………………

174

Figura 84. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad larvicida en base a descriptores moleculares. ………………………………………………………………………………………………………………………

176

Figura 85. Regresión lineal entre la actividad citotóxica experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………………

183

Figura 86. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad citotóxica en base a descriptores estructurales. ………………………………………………………………………………………………………………………

184

Figura 87. a) Regresión lineal entre la activdad citotóxica experimental contra la teórica del modelo QSAR base descriptores estructurales. ……………………………………………………………………………………………………

185

Figura 88. Análisis de Regresión de Componentes Principales de la actividad citotóxica en base a descriptores moleculares. …………………………………………………………………………………………………………………….…

186

21

I. RESUMEN

Los aceites esenciales presentan propiedades biológicas como cicatrizantes, polinizantes, y

antimicrobianos; esta última ha sido utilizada para el control de microorganismos en diferentes

ámbitos. Poco se sabe del mecanismo de acción de los aceites o sus constituyentes, o el estudio de

sus propiedades moleculares. Por ello, el objetivo del presente trabajo es evidenciar las

propiedades moleculares y estructurales de 25 constituyentes de aceites esenciales, responsables

de sus actividades antimicrobianas y citotóxicas. Se evaluó la actividad antimicrobiana de 25

moléculas (incluyendo terpenos y fenilpropanos) constituyentes de diversos aceites esenciales

contra 6 bacterias, 2 micobacterias, 4 hongos filamentosos, 4 levaduras, 3 protozoos y el efecto

citotóxico contra una línea celular de macrófagos. Las actividades biológicas se correlacionaron

con descriptores moleculares (obtenidos por herramientas de modelado molecular y química

teórica) a través de estudios cuantitativos de la relación estructura-actividad (QSAR por sus siglas

en ingles). Los resultados evidenciaron que lo terpenos fueron eficaces antimicrobianos sobre

células procariotas, principalmente el timol y el carvacrol (CMI de 0.78 y 2.02 µg/mL sobre M.

tuberculosis H37Rv). Los fenilpropanos tuvieron actividad relevante contra células eucariotes. El

cinamaldehído presentó una CI50 de 4.45 µg/mL contra T. cruzi y 2.66 µg/mL contra L. mexicana.

El cinamaldehído presentó valores de CMI de 75.0 y 41.6 µg/mL contra A. niger y A. alternata

respectivamente. El ácido cinámico fue mejor contra Candida (CMI 8.33 y 3.33 µg/mL contra C.

albicans y C. tropicalis). Los estudios QSAR evidenciaron que hay diferencia en los descriptores

molecular y grupos funcionales que se relacionan con actividad antibacteriana (grupos fenólicos,

lipofilicidad, volumen molar, carga total absoluta entre otros) y contra parásitos y hongos y

levaduras (sustituyentes del benceno, carbonos conjugados no aromáticos, carga total absoluta,

volumen molar, saturación entre otros). Los compuestos estudiados presentaron baja actividad

citotóxica; los mejores índices de selectividad fueron de actividad antimicobacteriana (timol y

carvacrol, 619 y 444). Para la actividad anticandida, el ácido cinámico presentó los mejores índices

de selectividad, mientras el geraniol presentó mejor actividad giardicida y tripanocida. Los

constituyentes de aceites esenciales poseen actividad antimicrobiana, siendo los terpenos más

activos contra células procariotes y los fenilpropanos más activos contra células eucariotes. Los

resultados aquí presentados son una contribución en la dilucidación de las propiedades

moleculares y estructurales de los constituyentes de los aceites esenciales que les confieren

actividad antimicrobiana. Además de que los estudios de relación estructura-actividad son guías

potentes para la búsqueda y el diseño racional de nuevos compuestos con potencial terapéutico.

22

I. ABSTRACT

Essential oils have biological properties such as cicatrizer, pollinator and antimicrobial; the later

has been used to control microorganisms in different environments. Few is known on the

mechanisms of action of the essential oil or its chemical constituents, or the study of their

molecular properties. Therefore, the aim of this study was to demonstrate the molecular and

structural properties of 25 constituents of diverse essential oils, that are responsible for their

antimicrobial and cytotoxic activities. The antimicrobial activity of 25 constituents of essential oils

(including terpenes and phenilpropanes) were tested against 6 bacteria, 2 mycobacteria, 4 fungi, 4

yeast strains, 3 protozooa and the cytotoxic effect was tested against a cellular line of

macrophages. Biological activities were correlated with molecular descriptors (obtained by

theoretical chemistry and molecular modeling) by QSAR studies. Results demonstrated that

terpenes are good antimicrobials vs. procariotic cells, especially timol and carvacrol (CMI 0.78 and

2.02 µg/mL vs. M. tuberculosis H37Rv). Phenilpropanes were important as antimicrobial vs.

eucariotic cells. Cinammaldehide presented a CI50 of 4.45 µg/mL vs T. cruzi and 2.66 µg/mL vs L.

mexicana; also, the compound had a CMI of 75.0 and 41.6 µg/mL vs A. niger and A. alternata

respectively. Cinamic acid was the best vs. Candida (CMI 8.33 and 3.33 µg/mL vs C. albicans and C.

tropicalis). QSAR studies showed the differences on the molecular descriptors and functional

groups that are related to antibacterial activity (phenolic groups, lipophilicity, molar volume,

absolute total charge among others) and against protozoa, fungi and yeasts (bencene

substituents, non aromatic conjugated carbon atoms, absolute total charge, molar volume,

saturation, among others) The compounds studied presented low toxicity; the best selectivity

index were for antimicobacterial activity (a¿timol and carvacrol, 619 an 444 respectively). For

anticandida, cinamic acid had the best selectivity index, while geraniol had the best values against

giardia and tripanosoma. Essential oil constituents had antimicrobial activity, with best results of

terpenes for procariotic cells and phenilpropanes for eucariotes. Results herein presented are an

important contribution to the elucidation of molecular and structural properties of essential oil

constituents that are responsible for the antimicrobial activity. Evenmore, QSAR studies are

potent guides for the search and design of new molecules with therapeutic potential.

23

II.MARCO TEÓRICO

PLANTAS MEDICINALES

La herbolaria terapéutica continúa vigente y tiene gran arraigo en México. Las plantas medicinales

aún constituyen el recurso más conocido y accesible para grandes núcleos de la población

mexicana. La Organización de la Salud (OMS) reconoce el valor de esta práctica terapéutica y le

otorga gran importancia en los esquemas o sistemas públicos para la salud (Liu y Manheimer,

2005; OMS, 2002a; 2002b).

Desde los años 30´s se produjo una disminución en el uso de plantas medicinales debido a la

producción a gran escala, de productos sintéticos con características similares o aparentemente

de mayor eficacia terapéutica, antimicrobianas, insecticida, etc. Sin embargo, al presentarse un

resurgimiento de enfermedades que se creían erradicadas (tuberculosis, malaria, dengue, etc.), así

como la creciente incidencia del cáncer, la aparición del SIDA, el surgimiento de cepas resistentes

a los fásmacos y el aumento en la incidencia de enfermedades olvidadas, se ha considerado

necesario y urgente intensificar la búsqueda de nuevas sustancias naturales en las plantas de las

que se tienen pruebas de sus virtudes medicinales (Romero et al., 2005).

Actualmente se han registrado alrededor de 4’500 especies con atributos medicinales en México,

de estas especies solo el 11% se ha estudiado químicamente, el 2.6% de forma biodirigida y sólo el

1.9% a nivel farmacológico y toxicológico (Mata, 2002). Por tanto, la abundancia y la diversidad

de los recursos naturales del país, son una fuente potencial para el hallazgo de estos compuestos

con aplicación en la terapéutica (OMS, 2002a).

El uso de los principios activos de origen natural como agentes medicinales, se muestra con el

hecho de que aproximadamente el 80% de los medicamentos considerados en los cuadros básicos

de salud primaria, provienen de plantas, en consecuencia las plantas medicinales son una fuente

importante de principios activos de interés terapéutico. Con base en esto la Organización Mundial

de la Salud (2005) acordó promocionar la medicina tradicional y establecer pautas para la

identificación de medicamentos herbarios (Romero et al., 2005). Dentro de estos principios activos

que tienen gran potencial terapéutico se encuentran los aceites esenciales (Ortuño, 2006).

24

ACEITES ESENCIALES

Los aceites esenciales (AEs), son productos químicos aromáticos obtenidos del material de plantas

(flores, brotes, semillas, hojas, ramas, corteza, hierbas, madera, frutas y raíces); son mezclas

complejas de metabólitos secundarios volátiles (Kalemba y Kunicka. 2003). Los AEs son insolubles

en agua y solubles en solventes orgánicos, no son compuestos puros sino mezclas de multitud de

sustancias (es fácil que un aceite esencial sea una mezcla de más de 100 sustancias químicas

distintas) que se encuentran en distintas proporciones y que en conjunto proporcionan al aceite

esencial sus características propias (Ortuño, 2006). Son fitoconstituyentes con predominio volátil y

odorífico, de composición química compleja, se originan a partir de los tejidos secretores,

almacenándose en pelos glandulares, cavidades esquizógenas o lisígenas. Generalmente son

líquidos fluidos, más livianos que el agua, de olor fuerte y penetrante que recuerdan a la planta de

origen, incoloras o amarillentas translucidas, solubles en alcohol, éter y/o cloroformo (Lahlou,

2004).

Sus funciones son variadas en las plantas: los aceites esenciales son agentes de polinización,

sustancias de reserva, sustancias que favorecen los mecanismos de defensa contra otras plantas

(alelopatía) y ciertos insectos, son agentes de cicatrización y antimicrobianos (Burt, 2004). Los

aceites esenciales se clasifican con base en diferentes criterios: consistencia, origen y naturaleza

química de sus componentes mayoritarios.

De acuerdo con su consistencia, los aceites esenciales se clasifican en esencias fluidas, bálsamos y

oleorresinas; las esencias fluidas son líquidos volátiles a temperatura ambiente, los bálsamos son

de consistencia más espesa, son poco volátiles y propensos a sufrir reacciones de polimerización.

Las oleorresinas tienen el aroma de las plantas en forma concentrada y son típicamente líquidos

muy viscosos o sustancias semisólidas como el caucho, la gutapercha, el chicle y la balata entre

otras (Smith et al., 1988).

Teniendo en cuenta su origen, los aceites esenciales se clasifican como naturales, artificiales y

sintéticos. En cuanto a los aceites esencialesnaturales, son los que se obtienen directamente de la

planta, sin ningún tipo de modificación, con rendimientos tan bajos que resultan muy costosos.

Los artificiales se producen por medio de mezclas o enriqueciendo la esencia con uno o varios de

sus componentes, un ejemplo típico es la mezclade esencias de rosa, geranio yjazmín enriquecidas

con linalol. Existe otro tipo de aceites sintéticos, que son los elaborados por la combinación de sus

25

componentes, que a su vez son sintetizados químicamente, estos son más económicos y por lo

tanto son más utilizados como aromatizantes y saborizantes (esencias de vainilla, limón, fresa,

etc.) (Smith et al., 1988).

COMPOSICIÓN QUÍMICA DE LOS ACEITES ESENCIALES

Dentro de la composición química de los AEs, se pueden encontrar: hidrocarburos terpénicos,

aldehídos, alcoholes, fenoles, ésteres, cetonas entre otros (Ortuño. 2006). Estos compuestos son

responsables de la fragancia y propiedades biológicas de plantas aromáticas y medicinales

(Kalemba y Kunicka. 2003). El 85% del aceite esencial puede estar constituido por sus compuestos

principales, mientras que el resto se encuentran en cantidades más pequeñas (Senatore. 1996).

Algunos compuestos encontrados en menor proporción como los terpenos, aparentemente tienen

una parte crítica en actividad antimicrobiana, probablemente al producir efectos sinérgicos con

otros compuestos mayoritarios (Burt. 2004).

Otra clasificación de los aceites esenciales es por la composición química de las sustancias

mayoritarias presentes en el aceite; es decir aquellos ricos en monoterpenos se denominan

aceites esenciales monoterpenoides (hierbabuena, albahaca, salvia, etc.); en sesquiterpenos son

los aceites esenciales sesquiterpenoides (copaiba, pino, junípero, etc.) y en fenilpropanos son los

aceites esenciales fenilpropanoides (clavo, canela, anís, etc.) (Smith et al., 1988).

TERPENOS Y TERPENOIDES

Los terpenos (también conocidos como isoprenoides) son compuestos hidrofóbicos diversos y

númerosos (formados por alrededor de 30,000 compuestos). La unidad fundamental que define a

estos esqueletos se caracteriza por estar formada por la unión de unidades pentacarbonadas

ramificadas relacionadas con el 2-metil-1,3-butadieno (isopreno) (Avila et al., 2006). El químico

checo LeopolRuzicka fue quien demostró que estos compuestos se formaban con unidades de 5

carbonos ordenados con el mismo patrón que la molécula del isopreno, por tanto, la formación de

terpenos puede relacionarse identificando las unidades de isopreno, pudiendo clasificarlos en

hemiterpenos, monoterpenos, sesquiterpenos, diterpenos, sestertepenos, triterpenos y

tetraterpenos, respectivamente (Wagner y Elmafda, 2003; Banthorphe et al., 2008).

Estos compuestos derivan biogenéticamente del ácido mevalónico, que mediante una serie de

reacciones orgánicas clásicas catalizadas por enzimas, dalugar a los precursores de los principales

26

tipos de terpenos. Ejercen la función de precursores diferentes ésteres pirofosfóricos de alcoholes

en (C5)n, formados por laadición secuencial de una unidad en C5, el pirofosfato de isopentenilo

(IPP), sobre una molécula iniciadora (Manns, 1995). El pirofosfato de dimetilalilo (DMAPP),

formado a partir del IPP por isomerización, es el primer término de la serie. La condensación

mediante unión “cabeza-cola” de estos dos últimos compuestos origina el geranilpirofosfato

(GPP), precursor de monoterpenos. El acoplamiento al GPP de nuevas unidades de IPP

originamoléculas de mayor peso molecular, incrementándose el número de carbonos de cinco en

cinco: sesquiterpenos, diterpenos y así sucesivamente. Como puede observarse en la figura 5, las

sucesivas moléculas inicadorasson: el farnesilpirofosfato (FPP), precursor de sesquiterpenos, el

geranilgeranilpirofosfato (GGPP), precursor de diterpenos y el geranilfarnesilpirofosfato (GFPP),

precursor de sesterterpenos. Los triterpenos y tetraterpenos provienen del escualeno y del

fitoeno, quienes a su vez provienen de la unión “cola-cola” de dos moléculas de FPP y dos

moléculas de GGPP, respectivamente (Avila et al., 2006).

Figura 1. Ruta metabólica implicada en la síntesis de terpenoides.

27

Aunque la inmensa mayoría de los terpenos son compuestos específicos delreino vegetal

(metabolitos secundarios), también pueden encontrarse en los animales (como por ejemplo los

diterpenos de organismos marinos). En la naturaleza, participan en casi todas la interacciones

entre plantas y animales, plantas y plantas o plantas y microorganismos, actuando como

fitoalexinas, antialimentarios de insectos o agentes de defensa (Wagner y Elmadfa, 2003).

Los terpenos más comunes en los aceites esenciales son aquellos de menor peso molecular, y por

lo tanto más volátiles, es decir, monoterpenos y sesquiterpenos. En ocasiones pueden aparecer

también diterpenos lo suficientemente volátiles como para ser extraídos mediante las técnicas

habitualmente empleadas. Sin embargo, hay discrepancias en cuanto a incluirlos como

componentes del aceite esencial propiamente dicho (Brun et al., 1991).

Los monoterpenos se caracterizan por presentar 10 átomos de carbono y por lo tanto dos

unidades de isopreno. Presentan gran variabilidad de hidrocarburos, alcoholes, aldehídos y otros

compuestos oxigenados que, en conjunto, engloban gran cantidad de isómeros no sólofuncionales

sino también de posición y geométricos. Están considerados como una de las más grandes familias

de productos naturales (Grayson, 2000) y son identificados como productos del metabolismo

secundario de los vegetales, aunque no exclusivos de ellos. Se han descrito también en hongos y

plantas no vasculares, aunque en menor medida (Gonzalez et al., 2006).

Los monoterpenos casi siempre se encuentran como hidrocarburos, sin embargo pueden contener

oxígenos en su estructura (terpenoides) ypueden ser acíclicos (mirceno), monocíclicos (α- y γ-

terpineno, p-cimeno) o bicíclicos (Porter y Spurgeon, 1981).Estos compuestos son antimicrobianos

muy activos a pesar de su relativamente baja capacidad de disolver en agua, situación que ha sido

ampliamente reportada (Nadal et al., 1979; Lis-Balchin y Deans, 1997; Koroch et al, 2007).

Los sesquiterpenos se caracterizan por poseer 15 átomos de carbono y por tanto tres unidades de

isopreno. Aunque se les han atribuido diversas funciones como hormonas vegetales (ácido

abscísico o fitoalexinas) al igual que los monoterpenos pueden actuar como alelopáticos y como

antibióticos de origen fúngico (Rice, 1979; Abrahim et al., 2000; Kobaisy et al., 2005).

28

FENILPROPANOIDES

Los fenilpropanoides son sustancias naturales ampliamente distribuidas en los vegetales,

caracterizados por un anillo aromático unido a una cadena de 3 carbonos y derivados

biosintéticamente del ácido Shíkimico (Adam y Zapp, 1998).

La vía del ácido shíkimico participa en la biosíntesis de la mayoría de los fenoles de las plantas

superiores. Utiliza como sustrato la eritrosa-4-fosfato (de la vía de las pentosas fosfato) y el ácido

fosfoenolpiruvato (proveniente de la glucólisis). Uno de los productos de esta vía es la fenilalanina,

un aminoácido esencial del metabolismo primario de las plantas, que entra en el metabolismo

secundario cuando la enzima fenilalanina amonioliasa (PAL) cataliza la eliminación de un amonio,

convirtiendo a la fenilalanina en ácido cinámico (Hrazdina y Wagner, 1985; Ferrer et al., 2008).

Figura 2.Ruta del ácido siquímico: desaminación de fenilalanina y formación de ácidos cinámico y cumárico, precursores de lignina, flaconas, isoflavonas y flavonoides.

29

Entre los compuestos fenólicos se encuentran fenoles simples y complejos. Los simples pueden ser

fenilpropanoides simples,que tienen un esqueleto básico de fenilpropanoide, es decir, un anillo

unido a una cadena de 3 carbonos (ácido t-cinámico), lactonas fenilpropanoides (ésteres cíclicos),

también llamadas cumarinas (Brenna et al., 2005; Razzaghi y Shams, 2011). Éstos también poseen

un esqueleto fenilpropanoide, pero el propano se encuentra ciclado (umbeliferona), o derivados

del ácido benzóico, donde el esqueleto es un anillo aromático unido a un carbono (vainillina)

(Ferrer et al., 2008).

Dentro de los fenilpropanoides se encuentran los aldehídos cinámicos, tales como el

cinamaldehído, los monolignoles, incluyendo el cumaril alcohol, el coniferil alcohol y el sinapil

alcohol, que son monómeros polimerizados para generar varias formas de lignina y suberinas, que

son usadas como componentes estructurales de las paredes celulares (Korkina, 2007, Ferrer et al.,

2008).

Los fenilpropenos, incluyendo el eugenol, chavicol, safrol y estragol son también derivados de

monolignoles y son constituyentes de los AEs. Algunos autores consideran a estos derivados de

fenilpropanos como resultado de alguna conversión interna de la estructura carbonada de los

monoterpenos que podría conducirlos a ellos, a pesar de que se biosintetizan por diferentes rutas

metabólicas (Cowan, 1999; Briskin, 2000).

Los fenilpropenos más aromáticos contribuyen al olor y sabor característico de muchas hierbas y

especias como la canela (cinamaldehído) y el clavo (eugenol), además de ser los responsables de

las fragancias de hierbas y flores que entre otras funciones, sirven como atrayentes de

polinizadores (Judd et al., 2002).Las chalconas, cumarinas y flavonoides también derivan de los

fenilpropanoides y se consideran todo un grupo de metabólitos secundarios de las plantas que

comparten la misma vía biosintética y esqueleto químico (Hrazdina y Wagner, 1985; Brenna et al.,

2005).

ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES

Los aceites esenciales (AEs) se han estudiado en gran medida como agentes antimicrobianos y

antifúngicos, en la actualidad existen pocos estudios referentes a su actividad antimicobacteriana

y antiparasitaria.

30

El aceite esencial (AE) de orégano por ejemplo, ha sido ampliamente estudiado como agente

antimicrobiano, aunque no es un medicamento pero está claramente comprobada su efectividad

contra algunosmicroorganismos incluyendo hongos como Candida albicans y bacterias Gram

positivas (Staphylococcus epidermidis, Listeria monocytogenes y Bacillus cereus) y Gram negativas

(Salmonella typhimurium, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Yersinia enterocolitica y

Enterobacter clocae) (Helander et al., 2000). La actividad antimicrobiana del AE de orégano esta

atribuida a las concentraciones de sus componentes mayoritarios, el timol y el carvacrol, los cuales

han sido estudiados a profundidad como una buena alternativa a los medicamentos sintéticos

(Sarac y Ugur, 2008).

Se sabe también de la gran capacidad antimicrobiana del AE clavo y canela; diversos estudios han

demostrado su actividad antimicrobiana tanto en bacterias Gram positivas como Gram negativas.

Smith-Palmer et al (2004) demostraron que los AEs de clavo, canela y laurel disminuyen

significativamente la producción de la enterotoxina A y la enterotoxina B en

Staphylococcusaureus. Incluso se ha evaluado la actividad acaricida del aceite de clavo contra

Psoroptescuniculi,el parásito que produce la Sarna en conejos (Fichi et al., 2007). La actividad

antimicrobiana del AE de clavo se le atribuye a la presencia del eugenol, puesto que se ha

relacionado con daño en la envoltura celular bacteriana (Rhayour et al., 2003). El eugenol es bien

conocido por sus propiedades estomacales, estimulantes, antiespasmódicas, sedantes y

expectorales, es ligeramente excitante y afrodisiaco (Imrahim et al., 2003). Además, tiene

propiedades cicatrizantes y anestésicas. La actividad antimicrobiana del AE de canela por su parte

es atribuido al cinamaldehído, que ha sido utilizado como antiespasmódico y carminativo; es

conocido por su capacidad antiséptica y es comúnmente utilizado localmente en infecciones

alveolodentales.

De los aceites esencialesque se han estudiado como agentes antifúngicos destacan los aceites de

clavo (Syzygium aromaticum), canela (Cinnamomum zeylanicum) y tomillo (Thymus vulgaris);

entre otros como los de menta, ajo, lima y eucalipto, observándose que los primeros tres AEs

mencionados inhibieron el crecimiento micelial y la esporulación de los conidios de C.

gleosporioides, a concentraciones de 200, 250 y 300 µg/mL (Necha y Barrera, 2008).

De la misma forma, se ha observado un efecto inhibitorio sobre el desarrollo de F. oxisporum con

los mismos AEs a las mismas concentraciones (Necha y Barrera, 2008). García et al (2001)

evaluaron el efecto del AE de canela sobre A. flavus obteniendo una CMI de 100 ppm y una CMF

31

de 500 ppm. Plotto et al. (2003), determinaron el efecto de varios AEs para el control de

enfermedades en tomate y observaron que el AE de canela fue uno de los mejores para el control

de B. cinerea.

Diversos estudios han reportado la actividad antifúngica de los AEs y sus constituyentes: Mueller-

Riebau et al. (1995), Wilson et al. (1997) y Daferera et al. (2003) han concluido que la actividad

antifúngica de diversos AEs está fuertemente relacionada con fenoles monotérpenicos,

especialmente el timol y el carvacrol. Otros componentes como el aldehído cinámico de la canela,

el mentol de la hierbabuena y el eugenol del clavo presentan actividades antifúngicas (Bullerman

et al., 1977; Hitoko et al., 1980; Karapinar, 1990). Soliman y Badeaa (2002) reportan que los AEs de

tomillo y canela inhiben el desarrollo micelial a 500 ppm de cuatro hongos fitopatógenos. Velluti

et al. (2003) probaron los AEs de clavo, canela y orégano sobre Fusarium proliferatum, los cuales

inhibieron el crecimiento de este hongo.

Respecto a la actividad antiparasitaria se ha reportado que aceite de canela tiene actividad contra

los flageladosTrichomonas y Histomonas meleagridis (Veal, 1996; Zenner et al., 2003). Además,

posee propiedades insecticidas contra termitas (Coptotermes formosanus) también en el control

de los ácaros del polvo y las plagas de artrópodos (Chan y Cheng, 2002; Kim et al., 2008; Cloyd et

al., 2009). Por otra parte, se ha sugerido que la cebolla (Allium cepa) tiene una actividad

antiparasitaria para muchos helmintos y protozoos tales como, Trichinella spiralis y Leishmania

(Guarrera, 1999; Tagboto y Townson, 2001; Saleheen et al., 2004; Abu, 2005). Se ha informado

también que monoterpenos lineales como el geranial y el neral, aislados a partir de extractos de

acetato de etilo de D. kotschyi y D. subcapitatumpresentan una concentración mínima letal de 3.1

μM contra epimastigotes de T. cruzi (Saeidnia et al., 2004).

MECANISMOS DE ACCIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA

Un agente antimicrobiano actúa sobre el microorganismo de diferentes maneras dependiendo del

agente del que se trate, logrando inhibir la síntesis del DNA o RNA, inhibiendo componentes

esenciales de la pared celular, alterando la permeabilidad de la misma, etc. Un agente

antimicrobiano se puede clasificar según su mecanismo de acción; para conocer el mecanismo de

acción de un antimicrobiano, actualmente se puede recurrir a varias herramientas.

El mecanismo de acción de los aceites esenciales no se encuentra del todo descrito, porque

contiene un gran número de componentes, y lo más probable es que su actividad antimicrobiano

32

no sea debido a un modo de acción específico, sino que implica varios objetivos en la célula blanco

(Skandamis et al, 2001 ; Carson et al, 2002). Además, sus propiedades pueden ser diferentes ante

distintos microorganismos, dando diversas concentraciones mínimas de inhibición reportadas

(Gonzales et al., 2005). Sin embargo, se han descrito algunos mecanismos que afectan a la

integridad del microorganismo, no por tener objetivos separados, sino porque algunos se afectan

como consecuencia de otros (Burt. 2004).

Acamovic y Brooker (2005) sugiere que debido a que los metabolitos secundarios de plantas,

incluyendo los aceites esenciales interactúan con una amplia variedad de componentes celulares

y pueden modular una respuesta a sus objetivos, estos compuestos tienen la capacidad de

modular un gran número de blancoscelulares. Se cree que la mayoría de los aceites esenciales

ejercen sus actividades antimicrobianas mediante la interacción con los procesos asociados con la

membrana celular, incluyendo el transporte de electrones, gradientes iónicos, la translocación de

proteínas, fosforilación y otras reacciones enzima-dependiente (Ultee et al, 1999; Dorman y

Deans, 2000). Helander et al. (1998) demostraron que tanto el timol a partir de aceite de tomillo

(Thymus vulgaris) y el carvacrol de aceite de orégano (Origanum vulgaris) alteran la membrana

celular, disminuyendo de ese modo la piscina de ATP intracelular y el aumento del ATP

extracelular en E. coli.Se ha sugerido que el carácter hidrofóbico de los aceites esenciales les

permite difundirse por la membrana celular, provocando cambios estructurales en la misma

(Lambert et al., 2001), perturbaciones en la permeabilidad o la fuga de iones y otros contenidos

vitales para la integridad de la célula, la coagulación del citoplasma y el daño estructural de las

proteínas de membrana. Existen reporten que asumen que la actividad de los aceites esta en

relación con los respectivos componentes volátiles mayoritarios (Burt, 2004) o su concentración

de terpenos (Koroch, 2007; Trombetta et al., 2005), la configuración estructural de los elementos

constitutivos, sus grupos funcionales y las posibles interacciones sinérgicas (Dorman y Deans,

1999).

Varios autoreshan concluido que son los componentes mayoritarios de los aceites esenciales

quienes tienen la actividad antimicrobiana. Por otro lado, algunos estudios han llegado a la

conclusión de que el aceite esencial en su conjunto, tiene mayor actividad antimicrobiana que los

componentes mayoritarios por si solos (Gill et al., 2002; Mourey y Canillac, 2002). Por tanto, se ha

sugerido que los componentes principales podrían tener efectos sinérgicos o efectos antagonistas

con otros componentes del aceite con actividad antimicrobiana más débil (Ultee et al., 2000). Los

33

efectos sinérgicos observados cuando el efecto de las sustancias combinadas es mayor que la

suma de los efectos individuales, mientras que los efectos de antagonismo se refieren al observar

que el efecto de uno o ambos componentes es menor cuando se aplican juntos que si se aplicaran

individualmente (Davidson y Parish, 1989).

Los efectos tóxicos sobre la estructura y función de las membrana celulares generalmente se han

usado para explicar la acción antimicrobiana de los aceites esenciales y sus componentes

monoterpenoides. Algunos estudios han demostrado que los monoterpenos son capaces de

interactuar con las membranas fosfolipídicas, de manera que los monoterpenos actúan como

impurezas intersticiales en la estructura ordenada de la bicapa lipídica (Trombetta et al., 2005), lo

anterior como resultado de su carácter lipofílico, por lo que los terpenos resultan

preferencialmente atraídos a las estructuras de la membrana (Sikkemaet al., 1994; Sikkema et al.,

1995). Se han descrito también los efectos de componentes específicos del aceite esencial en la

permeabilidad de la membrana externa de bacterias Gram negativas, evidenciando que la

absorción del monoterpeno también está determinada por la permeabilidad de la envoltura

exterior del microorganismo. Sin embargo, los mecanismos de acción implicados en la acción

antimicrobiana de los monoterpenos siguen siendo una cuestión no del todo resuelta, pues se ha

observado que los terpenos ya sean solos o en conjunto en el aceite esencial, muestran diferentes

actividades biológicas en distintos sistemas biológicos.

ACTIVIDAD INSECTICIDA DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES

Existe un gran número de AEs y componentes en los que se ha comprobado la actividad insecticida

contra plagas agrícolas, de granos almacenados, de importancia sanitaria, veterinaria y médica

(Isman, 1999). Por mencionar algunos casos, Regnault-Roger y Hamraoui (1995) reportaron

efectividad fumígena e inhibición en la reproducción de 13 monoterpenos contra el brúquido

Acanthoscelides obtectus. De estos compuestos, los más efectivos fueron los terpenoides

carvacrol, timol, eugenol, linalol y terpineol. El efecto ovicida, larvicida y adulticida de 22

monoterpenoides estructuralmente relacionados fue estudiado sobre la mosca común, Musca

domestica (Rice y Coats, 1994). Además, los autores encontraron similitudes y diferencias en la

efectividad biológica de los mismos compuestos evaluados en otras especies, indicando que la

toxicidad de los monoterpenoides es especie específica y que puede verse afectado por la

metodología empleada paraevaluarlos. La toxicidad de más de 40 extractos de plantas orientales

encomparación con los insecticidas sintéticos empleados para controlar uno de los ácaros

34

hematófagos más importantes en establecimientos avícolas, el Dermanyssus gallinae fue

estudiada por Kim et al. (2008); mostrando que los AEs tuvieron buena efectividad y que la

mortalidad hallada fue del orden de los insecticidas sintéticos.

Con respecto a los vectores de enfermedades, se puedemencionar que la buena efectividad de 20

de los 63 componentes de AEs evaluados sobre las vinchucas transmisoras del mal de Chagas,

Triatoma infestans, indicó que los mismos poseen efectos tóxicos sobre huevos y ninfas (Laurent

et al. 1997). Asimismo, Lucía et al. (2007) encontraron que los aceites esenciales de Eucalyptus

grandis y de resina de pino (terpineno) interrumpieron el desarrollo de larvas de Aedes aegypti,

principal vector del virus del dengue.

Existe una gran cantidad de trabajos (especialmente en mosquitos) de la actividad repelente de

los AEs y de sus componentes. El estudio de Trongtokit et al. (2005) reveló que los AEs de plantas

pertenecientes a las familias botánicas Lamiaceae, Myrtaceae y Poaceae presentaron actividad

repelente sobre A. aegypti desde 10 a 120 minutos. Gillij et al. (2008) demostraron que AEs

extraídos de catorce plantas aromáticas estudiadas tenían efecto repelente sobre el mosquito

vector del dengue Aedes aegypti. Además, el efecto repelente tuvo una duración de 60 minutos o

más y los componentes principales con mayor efecto repelente fueron el limoneno y el alcanfor.

Valerio y Maroli (2005) reportaron protección efectiva contra las picaduras del flebótomo P.

papatasi Scopoli, utilizando aceite de ajo (Alium sativum Linnaeus). Resultados similares se han

obtenido con el aceite de las hojas de Citrus medica Linnaeus con actividad repelente contra

mosquitos y flebótomos (Rojas y Scorza 1990, Rojas 1999). También se ha ensayado la actividad

repelente contra las picaduras de flebótomos de los componentes citronela, linalol y geraniol,

encontrándose un 24%, 55% y 79% de protección, respectivamente (Müller et al. 2008). Sin

embargo, el geraniol, usado en placas evaporadoras, no produce un efecto repelente contra P.

papatasi y P. sergenti Parrot (Sirak-Wizeman et al. 2008).

A pesar de la efectividad de los AEs como repelentes, son escasos los aceites que tienen un efecto

como el de la N, N- dietil-m-toluamida (DEET), quien es considerado como el repelente universal

de preferencia. Existen productos conteniendo DEET que ofrecen una protección de hasta 8 horas

(Moore y Debboun, 2007). En la actualidad está discutiéndose latoxicidad del DEET ya que existen

varios reportes que sostienen que este compuesto sintético puede ser tóxico y generar diversas

reacciones adversas en niños y adultos tales como encelopatías, alergias y muertes. Además, este

35

compuesto ha sido considerado como uno de los responsables del síndrome de la guerra del

Golfo (Frances, 2007).

MECANISMO DE ACCIÓN DE LA ACTIVIDAD INSECTICIDA

Existen reportes que indican que los AEs o sus componentes monoterpenoides producen

intoxicación del tipo neurotóxica, similar a la producida por los organofosforados y carbamatos,

inhibiendo la enzima acetilcolinesterasa (AChE) (Isman, 2000; Houghtonet al. 2006). El efecto

neurotóxico se produce cuando en la transmisión del impulso nervioso, la acetilcolina (ACh) es

liberada de las vesículas de las terminales nerviosas cuando éstas son despolarizadas, luego la ACh

ingresa a la sinapsis y se une al receptor post sináptico. La ACh posee una vida media corta debido

a la presencia de la AChE, una enzima que hidroliza la unión éster de la molécula generando la

interrupción de la actividad estimulatoria. La inhibición de la acetilcolinesterasa (AChE) produce

que la transmisión eléctrica se prolongue ya que la ACh está estimulada (Houghton et al. 2006).

En un estudio comparativo de la acción fumígena de los aceites esenciales obtenidos de plantas de

la familia Labiataey el (+) limoneno sobre adultos de R. dominicase observó que los aceites

esenciales en conjunto inhibieron en un 65% a la AChE mientras que el (+) limoneno lo hizo

solamente al 2%, (Kostyukovsky et al., 2002). Además, estoautores observaron que los dos AEs

incrementaron significativamente los niveles de AMP cíclico (aún a muy bajas concentraciones),

sugiriendo una posible acciónsobre la octopamina. Se obtuvieron resultados similares por Enan

(2001) en moscas y cucarachas expuestas a eugenol y α-terpineol.

La octopamina está presente en el sistema nervioso de todos los insectos actuando como

neurotransmisor, neurohormona y neuromodulador (Evans, 1980). Además, existen evidencias

que sugieren que la octopamina es un transmisor periférico en invertebrados superiores

(Woodring et al. 1989). Otra función atribuida a esta molécula es la relacionada con el

comportamiento activo o de “atención”, la cual ha sido denominada como la hormona de “luchar

o volar”, y ha sido sugerido que es parte de un sistema general que prepara al insecto para su

actividad vigorosa (Evans, 1980). Comofue mencionado por Orchard (1982), la octopamina es más

abundante en el sistema nervioso de los insectos que la norepinefrina, sugiriendo una función

similar a la epinefrina y norepinefrina en los vertebrados. Un último mecanismo propuesto ha sido

presentado por Priestley et al. 2003, en el que se deduce que el timol actúa sobre los receptores

GABA sobre Drosophila melanogaster.

36

TOXICIDAD DE LOS ACEITES ESENCIALES Y SUS CONSTITUYENTES

El atractivo principal de los AEs y de sus componentes para ser empleados como potenciales

agentes farmacéuticos, es la baja toxicidad hacia mamíferos. Algunos de los compuestos puros de

AEs presentan una muy baja o nula toxicidad, con valores de toxicidad aguda oral en ratas de LD50

de 2-5 g kg-1 (anís, eucalipto, clavo, canela etc.). Este último valor es el límite superior de toxicidad

aguda requerido por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (siglas en inglés

EPA) (Isman, 1999). Sin embargo, existen excepciones como la d-pulegona, que presenta efectos

tóxicos en el hígado de mamíferos debido a que se metaboliza a epóxidos (Stroh et al. 1998). El

hecho es que la mayoría de los componentes de AEs en los que se ha reportado actividad

biológica, la Administración de Alimentos y Drogas de Estados Unidos los ha incorporado a la lista

de productos considerados generalmente como seguros (en inglés, GRAS), y los mismos han

estado exentos de los requerimientos toxicológicos de la EPA (Isman, 2000).

La DL50 para el AE de canela en aplicación dérmica ha sido estimada en 690 mg/Kg y la dosis diaria

aceptada para el aldehído cinámico fue estimada en 700 µg/Kg (Barrera et al., 2009). Estudios

ecotoxicológicos realizados para comprobar la toxicidad aguda del eugenol sobre peces, demostró

que este compuesto es 1500 y 15000 veces menos tóxico que los insecticidas piretro y

azinfosmetilo respectivamente (Stroh et al., 1998). Además, Misra y Pavlostathis (1997)

demostraron con varios ensayos de laboratorio que el compuesto arriba mencionado, junto con

otros no son persistentes ni en agua dulce ni en suelo. Esta baja persistencia en el ambiente

puede deberse en parte a que los compuestos poseenuna lipofilicidad media y una alta presión de

vapor, que hace predecir que casi ninguno de ellos alcance las capas freáticas de agua o persista

en los sedimentos o en el suelo (Isman, 1999). Esto también motiva al uso de los AEs como

agentes insecticidas.

QUÍMICA MEDICINAL

Hoy en día, la industria farmacéutica se enfrenta al reto de aumentar la productividad y la

innovación. Los principales obstáculos son los crecientes costos de investigación, su desarrollo y

una serie de estancamiento simultáneo en el descubrimiento y síntesis de nuevas entidades

químicas.

37

La causa de este déficit de innovación no es definitivamente la biología. La decodificación del

genoma humano ha dado lugar a una gran cantidad de dianas farmacológicas. Con más de 30,000

genes humanos, se supone que al menos 1,000 son significativamente implicados en la aparición y

el curso de la enfermedad. Además, dado que cada uno de estos genes está relacionada con la

función de entre cinco y diez proteínas, la conclusión es que podría haber de 5,000 a 10,000

blancos terapéuticos para nuevos fármacos (Oda et al., 2003).

El descubrimiento de nuevo blancosbiológicos no es exclusivo para el ser humano, pues la biología

molecular ha permitido encontrar blancos terapéuticos sobre microorganismos patógenos con la

promesa de favorecer el descubrimiento de nuevos agentes antimicrobianos. Desde la década de

los 90’s ha aumentado la impresión de que la biotecnología dominará el futuro de la industria

farmacéutica (Hirschmann et al., 1992; The Pharmaceutican Century, 2000).

A pesar de esta impresión, compartida por muchos consultores, inversionistas y políticos, y la

introducción de proteínas terapéuticas, así como la promesa de la terapia génica, las principales

compañías farmacéuticas siguen centradas en el descubrimiento y desarrollo de compuestos de

bajo peso molecular (Wess et al., 2001). Por lo tanto, el desafío consiste en encontrar, diseñar y

sintetizar las moléculas con potencial farmacológico, sustancias químicas que no sólo interactúen

con la diana biológica, sino que también tengan propiedades toxicológicas favorables para el ser

humano y una farmacocinética específica y, aunado a todo esto, que sean favorables en costo y

obtención para desarrollarse como un fármaco .

La investigación necesaria para el descubrimiento y desarrollo de nuevas terapias se encuentra

una situación alarmante y es que sólo una molécula de cada 10,000 moléculas ensayadas pasa a

fase de desarrollo, una de cada 100,000 moléculas en fase de desarrollo supera los ensayos

clínicosy sólo 3 de cada 10 nuevos medicamentos registrados recupera su inversión inicial, es

decir, por cada millón de moléculas que son investigadas sólo tres recuperan la inversión del

monto gastado. En otras palabras la relación entre las moléculas ensayadas ylas moléculas que

superan los ensayos clínicos es aproximadamente la relación de la masa de un protón a la masa

del Sol (Kolb et al., 2001). Por tanto, el problema actual es la selección de nuevas moléculas de

este vasto universo que tiene el potencial de ser biológicamente activa.

En el caso particular de la química medicinal en la industria farmacéutica, los acontecimientos que

han tenido lugar en las últimas décadas no son muy alentadores. Impulsado por el aumento en el

38

conocimiento y en el número de nuevos métodos, el papel de las ciencias naturales en la

investigación de fármacos ha cambiado continuamente (Kaul, 1998; Drews, 2000). Así, la primera

etapa fue dominada por la química orgánica, mientras que la segunda se caracterizó por un mayor

enfoque racional, en la que el conocimiento sobre las enzimas y los receptores desarrollados, y el

diálogo entre los químicos y biólogos, se hizo más significativa.

La química medicinal como disciplina científica ha introducido varias técnicas novedosas en los

últimos años, con el fin de acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos, tales como la

química combinatoria, la síntesis orgánica asistida por microondas, la purificación de alto

rendimiento, el cribado virtual, los estudios de relación estructura actividad y el modelado

molecular (Lombardino y Lowe, 2004). A pesar de este aumento constante en las nuevas técnicas

de desarrollo de fármacos, el número de nuevas entidades químicas que llegan al mercado se ha

reducido drásticamente. Parece claro que la selección de las moléculas adecuadas para sintetizar

es una de las cuestiones más problemáticas.

Las principales aportaciones y las tareas de la química farmacéutica en la investigación consiste

en:

- La identificación de nuevas moléculas farmacéuticamente potenciales.

- Su optimización para candidatos clínicos.

- El suministro de cantidades suficientes de estas sustancias para estudios posteriores y

para el desarrollo.

Por otra parte, la química tiene un número cada vez mayor de contribuciones valiosas que hacer

en otras áreas, como en la elucidación de los mecanismos biológicos y en la validación de dianas.

El rápido progreso que se ha hecho en la biología, que culminó en la secuenciación del genoma

humano (Horrobin, 2001), implica nuevos desafíos para la química: el objetivo actual es utilizar los

nuevos conocimientos adquiridos sobre el genoma y proteoma para desarrollar nuevas formas de

tratamiento. La información sobre las estructuras y funciones de macromoléculas biológicas, y los

procesos biológicos, necesitan transformarse a un lenguaje donde participen químico biológos

para entender claramente el complejo proceso en el descubrimiento de un nuevo fármaco (Figura

3) (Horrobin, 2001; Di Masi et al., 2003).

39

Figura 3. Cadena de valor en el descubrimiento de fármacos y tecnologías/actividades clave seleccionadas.

Ante la problemática actual propuesta Wess et al., (2001) la química medicinal se ha enfocado en

la creación de perfiles de respuesta biológica sobre la base de lo que se sabe acerca de las

estructuras y funciones de los blancos biológicos. Por lo tanto, los biólogos y los químicos generan

en conjunto el conocimiento sobre la estructura y función de los objetivos biológicos, por ejemplo,

sobre los requisitos de los espacios de la estructura biológica de las familias destinatarias, y

convertir este conocimiento en nuevas moléculas, que a su vez crea las respuestas biológicas

deseadas (Wells, 1999; Triggle, 2006).

En este panorama entre la química y biología, el valor añadido real del descubrimiento de

fármacos es creado por la identificación de la estructura y delos perfiles de función entre los

ligandos y los blancos biológicos. El objetivo a largo plazo espasar del ensayo y error a la

predicción de actividades biológicas. En este sentido, han surgido varias técnicas que se basan en

el modelado molecular, que tienen como objetivo el minimizar esfuerzos para encontrar nuevos

agentes con potencial farmacológico. Dentro de estas técnicas se encuentra los estudios de

Relación Estructura-Actividad (SAR) los estudios Cuantitativos de la Relación Estructura Actividad

(QSAR), la Dinámica Molecular (DM) y el cribado virtual o Docking Molecular.

ESTUDIOS CUANTITATIVOS DE LA RELACIÓN ESTRUCTURA ACTIVIDAD (QSAR)

Los Estudios Cuantitativos de la Relación Estructura-Actividad (QSAR por sus siglas en inglés),

también conocidos como Estudios de Relaciones Lineales de Energía Libre (LFER), suponen que

existe una relación entre la actividad biológica de una molécula y su estructura, tratando de

establecer una relación matemática simple que permita reproducir (y posteriormente predecir)

una actividad dada para un conjunto de compuestos, bajo la suposición de que la actividad

40

biológica observada es el resultado de la contribución de diversos factores los cuales se

comportan de manera independiente.

Los primeros estudios QSAR se desarrollaron en la década de los 60 por Hansch y Leo, aunque es

en la década de los años 80 cuando se introduce el diseño racional en el proceso de diseño de

fármacos, coincidiendo con el desarrollo de las técnicas de modelado molecular y la pronta

aparición de los ordenadores personales. Con el paso del tiempo, estos estudios de manera

simplificada, se consideraron como una metodología basada en el uso de series de compuestos

derivados de una estructura común, en los que se observan diferentes respuestas biológicas a

partir de distintos sustituyentes. Después la aplicación fue más allá, pues a partir de los datos

generados por estos estudios era posible calcular coeficientes aditivos de novo, con lo que fue

posible diseñar nuevas estructuras químicas con una combinación de sustituyentes para una

óptima actividad.

Para llevar a cabo un estudio QSAR es necesario ante todo conocer la actividad biológica de una

serie de moléculas conocidas como la serie, a partir de ello es necesario generar cálculos para

determinar las propiedades moleculares, topológicas, mecano cuánticas o fisicoquímicas que

pueden ser relacionadas con la actividad biológica. Se considera entonces que la actividad

biológica es función de la estructura del fármaco y que dicha estructura implica propiedades

globales y locales que deben estar relacionadas con los cambios en la actividad biológica, aunque

ésta no sea del todo evidente (Hansch and Leo, 1995).

Los modelos QSAR por tanto pueden ser utilizados con varios propósitos: Entender la relación

entre la estructura y la actividad biológica del compuesto, evaluar la actividad biológica de

moléculas conocidas y predecir la actividad de compuestos incluso antes de su síntesis y/o

purificación. Estos resultados permiten descubrir qué tipo de propiedades moleculares tienen

mayor influencia en el la actividad biológica de las moléculas estudiadas, lo cual será de suma

importancia en la racionalización del mecanismos de acción (Todeschini and Weinheim, 2000).

La estrategia básica en los estudios QSAR es encontrar una ecuación matemática que pueda ser

usada para la predicción de propiedades de moléculas (ecuación 1), incluyendo aquellas que

todavía no han sido sintetizadas, mediante un tratamiento matemático-estadístico por mínimos

cuadrados, métodos multivariados y análisis por componente principales aplicado a los

descriptores para que la actividad biológica de un conjunto de compuestos se ajuste a un modelo

41

multilineal, mediante un análisis de regresión. En ellos se valora la actividad biológica como

variable dependiente del conjunto de descriptores moleculares que constituyen las variables

independientes.

Una vez establecidos los conjuntos de valores de las variables independientes (X 1) y la Actividad

Biológica (f(x)), se obtiene un modelo múltiple en forma de la ecuación de la recta (ecuación 2), la

cual describe la actividad biológica en función (f(x)) al conjunto de descriptores (X), así como la

magnitud de las contribuciones de cada uno de ellos (β).

f(x) = β1X + β0

Ecuación 1. Ecuación lineal de la recta

f(x)= β1X + β2X + β3X… βnX + β0

Ecuación 2. Ecuación múltiple lineal de la recta

DESCRIPTORES O ÍNDICES MOLECULARES

Los descriptores o índices moleculares son todas aquellas propiedades estructurales, físicas,

químicas, electrónicas o topológicas que pueden ser medibles en una estructura química. En un

estudio QSAR estas propiedades o descriptores constituyen las variables independientes del

modelo y son a las que se les atribuye y asocia la actividad biológica. A continuación se describen

algunos de los descriptores:

- DESCRIPTORES COSNTITUCIONALES Y GRUPOS FUNCIONALES

Los descriptores estructurales o constituicionales comprenden todos aquellos descriptores que

hacen referencia a la estructura química del sistema, abarcando desde el número de grupos

funcionales hasta la ausencia o presencia de enlaces π en la estructura química. Este tipo de

descriptores poco ayudan al investigador en la dilucidación de los mecanismos de acción, sin

embargo son de suma importancia para el diseño de nuevas estructuras, pues orientan la síntesis

con modificaciones estructurales para aumentar la eficiencia de la actividad biológica.

42

En este grupo de descriptores entran también aquellos que se derivan de propiedades intrínsicas

basadas en la estructura, como es el peso molecular, el radio molecular, la suma de los volúmenes

de Van der Waals, entre otros.

A continuación se hace una descripción de los diferentes descriptores constitucionales y el método

de cálculo:

El peso molecular (MW, por sus siglas en ingles) es la suma de los pesos moleculares de los

átomos individuales:

Ecuación 3.Ecuación para calcular el peso molecular.

Del mismo modo la suma de los volúmenes de van der Waals (Sv) escalado en base al número de

Átomo s de carbono se da por:

Ecuación 4. Ecuación para calcular la suma de los volúmenes de Van der Waals.

La suma de las electronegatividades (Se), polarizabilidades (Sp), y los estados electrotopológicos

de KierHall (Ss) están dados por una fórmula similar a la ecuación 4.

El peso molecular medio (AMW, por sus sigles en ingles) se da de la siguiente manera:

Ecuación 5. Ecuación del peso molecular medio.

Donde nAT es el número de átomos.

El volumen medio (Mv) se calcula dividiendo la suma de los volúmenes de Van der Waals entre el

número de átomos:

Ecuación 6. Ecuación del volumen medio.

43

La electronegatividad media (Me) y polarizabilidad media (Mp) se calculan utilizando fórmulas

similares a la ecuación 5.

El estado electrotopológico (Ms) se calcula dividiendo Ss por el número de átomos distintos de

hidrógeno (NSK):

Ecuación 7.Ecuación del estado electropológico.

El número de enlaces (nBT) es el número total de enlaces (enlaces dobles y triples se cuentan

como dos y tres enlaces, respectivamente).

El número de enlaces no-H (nBO) es el número de enlaces que no involucran átomos de

hidrógeno.

El número de enlaces múltiples (nBM) es el número de enlaces que tienen un orden de enlace

mayor que uno (bonos aromáticos tienen un orden de enlace de 1.5).

La suma de los órdenes de enlace convencionales (SCBO) es la suma de enlaces que no impliquen

enlaces de hidrógenos (enlaces aromáticos tienen un orden de 1.5).

La radio aromático (ARR) es la fracción de átomos aromáticos en el gráfico de hidrógeno

suprimido.

El número de anillos (nCIC) es el número de anillos en las moléculas. El número de anillos puede

determinarse por:

Ecuación 8. Ecuación para calcular el número de anillos.

El número de circuitos (nCIR) incluye tanto anillos y circuitos (un circuito es un bucle grande

alrededor de dos o más anillos). Como ejemplo naftaleno contiene 3 circuitos y 2 anillos.

El número de dobles enlaces (nDB) es igual al número de dobles enlaces no aromáticos.

El número de enlaces triples (nTB) es simplemente el número de enlaces triples en la molécula.

Elnúmero de enlaces aromáticos (nAB) es el número de enlaces con un orden de enlace de 1,5.

44

El número de hidrógeno (nH), carbono (nC), el nitrógeno (nN), oxígeno (nO), fósforo (nP), azufre

(nS), flúor (nF), cloro (NCL), bromo (nBR), yodo (nI), y boro (nB), son simplemente el número total

de cada uno de estos tipos de átomos en la molécula.

El número de átomos de halógeno es simplemente la suma los átomos de halógeno:

Ecuación 9. Ecuación para calcular el número de halógenos.

El número de benceno como anillos (nBNZ) es el número de anillos bencénicos en los sistemas

moleculares.

Los fragmentos moleculares (Martin et al., 2008) representan el número de veces que diversos

fragmentos aparecen en una molécula o en otras palabras, el número que se repiten diversos

grupos funcionales. La notación de los fragmentos está escrita en un formato similar a la notación

SMILES (Daylight Chemical Information Systems 2006). Los guiones (-) representan enlaces

sencillos, los quilates (<) representan dos enlaces simples, signos de igual (=) representa dobles

enlaces, y de la libra (#) representan enlaces triples.

De tal forma que nCp es el número de carbonos primarios terminales (sp3), nCs es el número de

carbonos secundarios (sp3), nCar es el número de carbonos aromáticos (sp2), nCbH es el número

de carbonos de benceno (sp2), nCb- es el umero de carbonos benceno sustituidos (sp2), nCconj es

el número de carbonos conjugados (no contenpla a los carbonos bencénicos), nR=Cs es el número

de carbonos secundarios en una cadena alifática (sp2), nRCOOH es el número de ácidos

carboxílicos alifáticos, nArCOOH es el número de ácidos carboxílicos aromáticos, nRCOOR es el

número de ésteres, nRCO el número de cetonas, nRCHO el número de aldehídos, nROH el número

de grupos hidroxilos, nC=N-N<es el número de hidrazonas, nROR el número de éteres, entre

muchos otros.

- DESCRIPTORES MOLECULARES

Los descriptores moleculares son aquellos que se derivan de la determinación experimental de

una determinada propiedad químico-física de la molécula. Estos descriptores en una molécula

pueden reflejar la interacción de dicha molécula con su blanco biológico o el mecanismo por el

cual la molécula pudo llegar a él.

45

Muchos de estos índices pueden ser determinados por métodos computacionales con

aproximaciones bastantes exactas a la realidad experimental, sin embargo aún existen

propiedades fisicoquímicas que deben ser calculadas de manera experimental.

Logaritmo del coeficiente de partición (LogP)

“Amante del aceite”, es ese el significado literal de la palabra lipofílico. Se dice que una molécula

lipofílica es aquella que prefiere un ambiente no polar (hidrofóbico) antes que un ambiente

acuoso. La medida experimental más comúnmente utilizada de la lipofilicidad es el logaritmo del

coeficiente de partición de un soluto distribuido en agua y algún solvente orgánico:

Ecuación 10. Ecuación para calcular de manera experimental el coeficiente de articiación Octanol/Agua.

La medida lipofílica elegida para el desarrollo de moléculas activas biológicamente es el

coeficiente de partición octanol/agua (log Po/w). Esta medida es el parámetro físico-químico más

popular para definir la lipofilicidad y para determinar siuna molécula puede atravesar membranas

biológicas (Navia and Chaturvedi, 1996).

El coeficiente de partición octanol/agua (log Pow) ha sido la medida de lipofilicidad elegida en el

desarrollo de moléculas activas biológicamente, para las queel transporte a través de las

membranas biológicas es generalmente crítico. Además, es el parámetro físico-químico más

popular para definir la lipofilicidad de compuestos en los estudios estructura /actividad.

Teóricamente el método más satisfactorio para calcular el log Pow es a partir de la energía libre

de solvatación en agua y octanol como lo indica la siguiente ecuación:

Ecuación 11. Ecuación para calcular de manera teórica el coeficiente de articiación agua/octanol.

Los valores de log Pow son difíciles de calcular para númerosos compuestos de manera

experimental, puesto que su determinación toma mucho tiempo, es cara y puede presentar varios

problemas técnicos, por ello los modelos teóricos propuestos y usados para calcular este tipo de

descriptor es de suma importancia(Veberet al., 2002).

46

Volumen Molar (MV, por sus siglas en ingles)

El volumen molar (MV) proporciona información útil sobre varios tipos de interacciones que se

producen en las soluciones. Este descriptor nos ayuda a caracterizar la estructura molecular y sus

propiedades en las soluciones con la finalidad de comprender la naturaleza de la acción de

moléculas biológicas en el organismo. El estudio de tales interacciones del electrolito en solución

no es muy significativo y útil para investigar su comportamiento fisicoquímico, sin embargo el

volumen molar es un factor indispensable para determinar ciertas características de transporte de

moléculas en la absorción intestinal o la penetración de la barrera hematoencefálica, además de

conocer el volumen espacial en que una serie de moléculas pueden interaccionar con el sitio

activo de un receptor (Estrada, 1995).

Por definición el volumen molar se conoce como la división de la masa molar (MW) entre la

densidad (ρ):

Ecuación 12. Ecuación para calcular el volumen molar.

Refractividad Molar (RM)

Las propiedades termodinámicas y de transporte de sistemas de hidrocarburos se determinan, en

parte, por las atracciones de Van der Waals entre las moléculas. Estas interacciones de Van der

Waals (o atracciones de dispersión de London) están relacionados con la polarizabilidad

electrónica y refractividad molar de las moléculas. La refractividad molar (RM) es una propiedad

aditiva constitutiva, se puede calcular basándose en las contribuciones en el átomo y sus enlaces,

además de varios factores de corrección. Lorentz-Lorenz ha descrito que la refractividad molar

tiene una relación con el peso molecular, donde la refractividad molar es una función del índice de

refracción (n), el peso molecular (MW) y la densidad (ρ):

Ecuación 12. Ecuación para calcular la refractividad molar.

47

La refractividad molar (RM) es un parámetro físico-químico muy importante que históricamente

ha hecho una contribución significativa para la comprensión de la unión de electrones en las

moléculas orgánicas. La refractividad molar está siendo mirada con interés resurgente como un

parámetro para la realización de estudios QSAR, especialmente por la contribución en efectos

sobre los sistemas biológicos (Hansch et al., 2003).

ALGORITOS GENÉTICOS

El término algoritmo genético (AG) significa un vector binario llamado cromosoma (un modelo),

en el se cual tiene en cada posición, un gen que corresponde a un descriptor (1 si está incluido en

el modelo y 0 si no está incluido en el mismo). Cada cromosoma corresponde a un modelo con una

serie de variables. Una vez que se define el parámetro a optimizar, comienza la evolución del

algoritmo genético basado en tres pasos y una condición de finalización:

Creación de una población: se comienza con la construcción aleatoria de los modelos de una

población.

Entrecruzamiento: se genera el entrecruzamiento aleatorio de los genes (descriptores) entre los

mejores modelos generados (cromosomas) en el primer paso a fin de encontrar un mejor modelo.

Si esto es así, éste se incluye en la población, este procedimiento se genera por interación.

Mutación: por cada modelo (cromosoma) presente en la población, se genera un cambio de

algunos de los genes (variables) del modelo, de esta manera aumenta el tamaño de la población a

fin de generar nuevas aproximaciones, que si son altos sus valores del parámetro a optimizar se

incluyen en la población. También este procedimiento es generado por iteración.

Condición de finalización: el segundo y el tercer paso son repetidos hasta que se encuentra la

condición de finalización, eso está definido por el número máximo de iteraciones o algún proceso

arbitrario (Clark, 2000).

VALIDACIÓN DE LOS MODELOS QSAR

Los modelos QSAR se obtienen mediante un análisis de Correlación y Regresión Lineal Múltiple

utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios. La metodología calcula un modelo lineal paramétrico

para una sola respuesta y proporciona los coeficientes de los descriptores en el modelo. Debido a

que los descriptores caracterizan la información estructural molecular, sus magnitudes son

48

extensamente diferentes. Para impedir que los descriptores con los rangos más grandes pesen

más que aquéllos con los rangos más pequeños, los descriptores originales son transformados a

un rango más consistente, mediante un proceso de normalización previo a la obtención de los

modelos. En este tipo de modelos se supone que la variable dependiente es una función

multilineal de los descriptores (Todeschini et al., 2004).

COMPONENTES PRINCIPALES

En el tratamiento computacional del diseño molecular mediante computadora (y específicamente

en las metodologías QSAR) se trabaja un conjunto de objetos (moléculas) que se caracterizan

mediante variables independientes (un conjunto de descriptores). En estos casos, es necesaria la

utilización de herramientas estadísticas de naturaleza multivariante y la exactitud de un modelo

predictivo es una de las principales preocupaciones de la mayoría de los químicos

computacionales interesados en la obtención de modelos QSAR. En la búsqueda de estos modelos

se supone que aquel que se obtenga a partir de moléculas análogas exhibirá un mejor carácter

predictivo que el modelo obtenido a partir de un gran conjunto de moléculas con diversidad

estructural. Sin embargo, el gran número de moléculas y de descriptores dificultan el

reconocimiento de semejanzas o diferencias entre las moléculas del conjunto, impidiendo

reconocer grupos de moléculas semejantes. Entonces, si se logra describir con precisión los

valores de p variables por un pequeño subconjunto r<p de ellas se habrá reducido la

dimensionalidad del problema a costa de una pequeña perdida de información.

El análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés) es una técnica estadística

muy útil que tiene aplicaciones en campos como reconocimiento de rostros y compresión de

imágenes y, además, es una técnica común para identificar patrones en datos de alta dimensión, y

expresar los datos de tal manera que se resalten sus similitudes y diferencias.

Dado que los patrones en datos de alta dimensión pueden ser difíciles de encontrar, el análisis de

PCA se vuelve una herramienta poderosa para el análisis de datos (Brereton y Haswell, 1990;

Jackson, 2005). Dadas n observaciones de p variables, se analiza si es posible representar

adecuadamente esta información con un número menor de variables construidas como

combinaciones lineales de las originales. Por ejemplo, con variables de alta dependencia es

frecuente que un pequeño número de nuevas variables (menos del 20 por 100 de las originales)

49

expliquen la mayor parte (más del 80 por 100 de la variabilidad original). La técnica de

componentes principales tiene una doble utilidad:

Permite representar en un espacio de dimensión pequeña, observaciones de un espacio

general p-dimensional.

Permite transformar las variables originales, en general correlacionadas, en nuevas

variables no correlacionadas, facilitando la interpretación de los datos.

Las p variables originales (x) son reemplazadas por un número menor de m nuevas variables (t),

llamadas componentes principales, de forma que la pérdida de información sea mínima. Ello se

consigue expresando cada nueva variable t como un vector combinación lineal de las p variables

originales, imponiendo la condición de ortogonalidad, es decir, las componentes principales no

estarán relacionadas entre sí. Cada nueva variable t acumula, de forma decreciente (desde 1 hasta

m), el máximo de información original. En teoría se pueden obtener tantas componentes

principales como variables originales, si bien con un número reducido m<<p se retiene una

cantidad suficiente de la información (varianza) de las variables originales.

Mediante PCA, es posible visualizar la distribución que adoptan los objetos (moléculas) en el

espacio de descriptores y su agrupamiento en conglomerados (clusters). También es posible

determinar cómo contribuyen las variables originales a esta distribución (Pla, 1986)

QUÍMICA COMPUTACIONAL

Una simulación por computadoraconsiste en la adaptación de un proceso que es imposible o difícil

de visualizar en condiciones normales (Cuevas y Cortés, 2003). El modelado molecular es un

término general que abarca una variedad de métodos teóricos y técnicas computacionales para

modelar o imitar el comportamiento de las moléculas, que suele tomar ventaja de las

herramientas que ofrece la Química Computacional (Bort, 2001). Por el uso de software

especializado, la Química Computacional puede reproducir propiedades moleculares, simular los

cambios físicos o reacciones químicas de una molécula y también puede determinar los

parámetros electrónicos de estructuras químicas (James y Frisch, 1996). La ventaja de la química

computacional es que puede hacer comparaciones de modelos experimentales o teóricos que

permiten predecir el comportamiento de una molécula sobre la base de la química teórica, y en

comparación con los datos experimentales (Claude y Cohen, 1996).

50

La Química Computacional se divide en dos enfoques principales: La Mecánica Molecular (MM),

que se basa en las leyes clásicas de la física para predecir las estructuras moleculares y

propiedades (Young, 2004), este tipo de estudios requiere menos tiempo de cálculo y se utiliza

generalmente para estructuras de alto peso molecular. El segundo método se basa en la Teoría de

Estructura Electrónica que se divide en tres categorías: los métodos ab initio, los métodos

semiempíricos y los basados en la Teoría Funcional de la Densidad (DFT).

MECÁNICA MOLECULAR

Los métodos de Mecánica Molecular (MM) consisten en el uso de una ecuación algebraica simple

para el cálculo de energía de un compuesto. En MM, se considera a la molécula como una

colección de partículas unidas por fuerzas armónicas o elásticas (un ejemplo es considerar un

modelo de esferas unidas por muelles). Estas fuerzas se describen como funciones de energía

potencial, de modo que cada aspecto estructural (longitudes de enlace, ángulos de enlace,

diedros, interacciones no enlazantes, etc.) se les puede asignar un tipo de función. Al conjunto de

estas funciones de energía potencial se le denomina Campo de Fuerza (Burket y Allinger, 1982).

El supuesto fundamental del método de MM es la posibilidad de transferencia de los parámetros.

En otras palabras, la energía asociada con un movimiento molecular particular, por ejemplo, el

estiramiento de un enlace sencillo carbono-carbono, será la misma de una molécula a la siguiente.

Esto da un cálculo muy simple que se puede aplicar a sistemas moleculares muy grandes. El

rendimiento de esta técnica depende de los siguientes puntos:

La forma funcional de la expresión de la energía.

Los datos utilizados para parametrizar las constantes.

La técnica utilizada para optimizar las constantes de los datos.

La capacidad del usuario para aplicar la técnica de una manera adecuada de acuerdo con

sus fortalezas y debilidades (Liljefors et al., 2004).

La expresión de la energía consiste en la suma de las ecuaciones clásicas simples. Estas ecuaciones

describen varios aspectos de la molécula, incluyendo el estiramiento de enlaces, flexión de

enlaces, torsiones, interacciones electrostáticas, fuerzas de Van der Waals, y enlaces de

hidrógeno. Los campos de fuerza difieren en el número de términos en la expresión de la energía,

la complejidad de estos términos, y la forma en que se obtuvieron las constantes (Burket yAllinger,

1982).

51

Si partimos de una geometría en equilibrio en la que todas las distancias, ángulos y ángulos

diedros están en situación de reposo, para mover estos átomos de dicho equilibrio se necesita una

energía que se denomina energía estérica (E) y que será la suma de las diferentes contribuciones

de energía:

E = ES + Eb + Et + Enb+ …

Ecuación 13. Ecuación ejemplificada de un campo de fuerza.

Donde Es es la energía de tensión de enlace de alargamiento o comprensión, Eb es la energía de

flexión angular, Et es la energía torsional y Enb es la energía debida a interacciones no enlazantes,

como las de Van der Waals, electroestáticas, etc.

Figura 4. Interacciones más importantes que considera la Mecánica Molecular.

Los procesos electrónicos no pueden ser modelados por este método debido a que la correlación

electrónica no está incluida de manera explícita en este tipo de cálculos (Young, 2004). Este

método se utiliza generalmente para el estudio de las macromoléculas de alto peso molecular,

donde se evita el comportamiento mecánico-cuántico. De tal manera que son estudios con menor

costo computacional; los métodos de MM sin embargo, no se pueden aplicar a la transición de

estados, que son estructuras químicas que se encuentran lejos del equilibrio. Por lo tanto, es

necesario utilizar los valores de energías totales, ya sea los obtenidos por métodos ab Initio, a

partir del calor de la formación de derivados de métodos semiempíricos o bien los datos de la

mecánica cuántica de la DFT.

De este modo, se considera a la MM como la técnica más simple utilizada para la modelización de

moléculas, la cual se centra en encontrar los estados de baja energía de las mismas. Un cálculo

típico de MM consta de las siguientes etapas:

Construcción de una estructura inicial de prueba.

52

Modificación de los grados de libertad de la misma y reoptimización de la energía de la

molécula.

Ajuste de las coordenadas internas (distancias, ángulos, diedros, etc.) y re minimización de

la energía para encontrar otros estados de baja energía.

Con lo anterior se da lugar a un conjunto de conformaciones que corresponden a mínimos de

energía potencial, entre los que se debería encontrar el mínimo global. Las conformaciones

encontradas en MM pueden utilizarse para posteriores refinamientos mediante cálculos ab initio o

semiempíricos, lo que permite el cálculo de otras propiedades que no son derivables de los

cálculos de mecánica clásica.

TIPOS DE CAMPO DE FUERZA

Existen tres tendencias principales en la utilización de campos de fuerza. La primera intenta

predecir de forma precisa las estructuras moleculares y sus propiedades. Un ejemplo son los

campos de fuerza desarrollados por Allinger y colaboradores, utilizando datos experimentales de

calores de formación y frecuencias vibracionales, incluyendo los campos de fuerza MM1 (Allinger

et al., 1972), MM2 (Allinger, 1977), MM3 (Allinger et al., 1989) y MM4 (Allinger et al., 1996). Otros

campos de fuerza como el MMX, añade términos para los cálculos de hidrocarburos aromáticos e

introduce el concepto de parámetros genéricos, para aquellos casos en los que no se tengan datos

para algunos tipos de átomos.

La segunda tendencia está encaminada a la modelización de proteínas grandes o algunos

polímeros. AMBER (Weiner et al., 1984), CHARMM (Brooks et al., 1983), y OPLS (Jorgensen et al.,

1996) son los campos de fuerza más representativos de esta categoría. Su principal característica

es que simplifican las funciones de potencial por necesidades computacionales debido al gran

tamaño de los sistemas moleculares estudiados. A pesar de esta simplificación en los cálculos, se

ha reportado que conceden buenos resultados, incluyendo propiedades termodinámicas o las

densidades, y han sido utilizados con frecuencia en simulaciones de dinámica molecular (Cornell et

al., 1995).

Existen campos de fuerza que han sido creados con la intención de acercar las diferencias entre los

dos tipos anteriores. El ejemplo más claro es el campo Merck Molecular Force Field (MMFF)

(Halgren, 1996; Halgren, 1999a), que tiene una complejidad entre los campos tipo AMBER y los

campos MM3/MM4. La característica principal de éstos, es que se encuentran parametrizados a

53

parir de cálculos ab initio lo que permite obtener buenos resultados en el cálculo de moléculas

orgánicas bajo peso molecular (Halgren, 1999b).

La tercera tendencia es el desarrollo de campos de fuerza de carácter más generalizado. Tal es el

caso del campo Universal Force Field (UFF) (Rappé et al., 1992) y de los campos DREIDING (Mayo

et al., 1990) y GAFF (Woods et al., 1995; Ren y Ponder, 2003), que cubren casi todo el estudio de la

química orgánica siendo totalmente compatible con AMBER y que se utilizan principalmente en

estudios de docking y en cálculos de energía libre.

MECÁNICA CUÁNTICA

El estudio teórico de la estructura electrónica en un sistema molecular, puede llevarse a cabo a

través de dos formulaciones diferentes, una basada en la mecánica cuántica y la solución de la

ecuación de Schrödinger con el fin de obtener la función de onda del sistema (Levine, 2000), y la

otra se basa en la teoría del funcional de la densidad, que utiliza la densidad electrónica como una

variable (Parr y Yang, 1989). En la química cuántica, un sistema se describe por la función de onda

que se resuelve a través de la ecuación de Schrödinger. En esta ecuación, los puntos estacionarios

del sistema y las energías del operador hamiltoniano están relacionadas, y cuando se aplica la

ecuación de la función de onda, es posible obtener la energía asociada con la posición del núcleo y

los electrones en la molécula.

En la práctica, la ecuación de Schrödinger no puede ser resuelta en una forma exacta, por lo que

es necesario utilizar aproximaciones para resolverlo. La primera aproximación es llamada ab initio

es decir, de primeros principios, esta aproximación se basan únicamente en principios teóricos y

ninguna información empírica se usa, excepto para las constantes, tales como la velocidad de la

luz, los electrones y la masa del núcleo y de la carga, así como la constante de Planck (Levine,

2000).

MÉTODOS AB-INITIO

En el cálculo de la estructura electrónicas de una molécula aislada se usan métodos

mecanocuánticos, los cuales sugieren que un sistema puede ser estudiado asumiendo que no se

pueden conocer todas las variables del sistema, de acuerdo con lo que afirma el principio de

incertidumbre de Heisenber. El postulado de la Mécanica Cuántica afirma que las propiedades de

un sistema se pueden determinar según la expresión:

54

ĜΨ = γΨ

Ecuación 14. Postulado de la Mécanica Cuántica

Donde Ĝes un operador, Ψes la función de onda y γes el valor esperado de dicho operador.

Cuando la propiedad a estudiar es la energía del sistema, se utiliza el operador hamiltoniano,

quedando:

ĤΨ (Re,RN) = EΨ (Re,RN)

Ecuación 15. Postulado de la Mécanica Cuántica en base al operador hamiltoniado.

que es la denominada ecuación de Schrödinger para los estados estacionarios (Schrödinger, 1926),

donde Re representa las coordenadas de los electrones y RN la de los núcleos. Sin embargo, para

construir el hamiltoniano (Ĥ) es necesario considerar la energía cinética, el potencial de los

electrones y de los núcleos y sus interacciones, por lo que la expresión matemática se complica un

poco más:

(TN+ Te+ VNN+ Vee+ VeN)Ψ (Re,RN)= EΨ (Re,RN)

Ecuación 16. Ecuación de Schrödinger.

donde TN representa la energía cinética de los núcleos, Te la de los electrones, VNN es la energía de

interacción núcleo-núcleo, Vee representa la repulsión interelectrónica y VeN la interacción

electron-núcleo. Dicha ecuación sólo ha sido resuelta analíticamente para el átomo de hidrógeno

monoelectrónico, ya que para sistemas multielectrónicos esto no es posible, debido a la aparición

del término interelectrónico de energía potencial, Vee, lo que da lugar a que la ecuación diferencial

no sea separable. Por ello, para intentar resolver los sistemas polielectrónicos, se han desarrollado

una serie de aproximaciones, como los son las aproximaciones de Born-Oppenheimer, la

aproximación de la función de onda multielectrónica, la función de onda antisimétrica

(determinante de Slater) y los métodos Hartree-Fock.

MÉTODOS HARTREE-FOCK

El tipo más común de cálculo para las determinaciones ab initio se conoce como método de

Hartree-Fock, que es la aproximación principal del campo central. En este método, la repulsión

electrón-electrón no se considera de una manera específica, pero se incluye en los cálculos. En el

método, la energía obedece a un principio variacional, de manera que las energías calculadas son

similares o más grandes que la energía en el estado fundamental (Long et al., 2006). Una ventaja

55

de este método, es que rompe la ecuación de Schrödinger en muchas ecuaciones simples para

cada electrón. Cada ecuación resuelta genera una función de onda de un electrón llamado orbital

y su energía respectiva.

La continua mejora en los métodos de cálculo, ha permitido una descripción muy detallada de las

propiedades moleculares de los sistemas aislados, bajo ciertas condiciones: 0° Kelvin y en fase gas.

Sin embargo el método Hartree Fock posee una limitación importante, pues la mayoría de las

reacciones químicas y las determinaciones estructurales se dan en medios condensados, donde las

interacciones intermoleculares compiten con el movimiento molecular del solvente y éste tiende a

aumentar la entropía. Por tanto el valor calculado de la energía nunca podrá llegar a la solución

real, ya que no tiene en cuenta toda la correlación entre los electrones, a pesar de que una parte

ya ha sido considerada al hacer antisimétrica la función de onda (Li et al., 1998). Como

consecuencia, habrá una diferencia entre la energía calculada y la energía real, denominada

energía de correlación y definida como:

Ecuación 17. Ecuación de la energía de correlación.

CONJUNTO DE BASE

La probabilidad de encontrar a un electrón es máxima en zonas cercanas al núcleo y va

disminuyendo progresivamente, a medida que nos alejamos de él. Esto se tiene en cuenta para

hallar la función de onda en las ecuaciones Hartree-Fock y, tanto los orbitales moleculares como

los atómicos, se obtienen como una combinación lineal de funciones base centradas en las

posiciones de los núcleos (Jensen, 2007).

Un conjunto de bases es una descripción matemática que permite obtener una representación de

los orbitales moleculares de un sistema químico. Los dos tipos de funciones de base más utilizados

son los orbitales de tipo Slater (STO) y los de tipo Gaussiano (GTO) (Jensen, 2007). Ambos tienen

una forma similar, su principal diferencia es la forma de la función exponencial, GTO se aleja más

de la forma de un orbital atómico, pero su ventaja es que la solución es mucho más sencilla en

comparación con el orbital tipo Slater. Ambos pueden formar una base completa, pero más GTOs

son necesarios para alcanzar una exactitud mayor comparada con STOs (Jensen, 2007). Por tanto,

un solo orbital gaussiano da una representación muy pobre de un orbital atómico, para ello se

56

suelen utilizar de 1 a 7 primitivas que se optimizan variacionalmente a fin de que la función sea lo

más similar posible al orbital correspondiente STO.

La base mínima será el número mínimo de funciones necesarias para describir el estado

fundamental de los átomos en una molécula. Por ejemplo, para la molécula del agua, la base

mínima estaría constituida por un orbital 1s por cada hidrógeno más los orbitales 1s, 2s, 2px, 2py y

2pz del átomo de oxígeno; es decir, los orbitales moleculares quedarían expresados como una

combinación lineal de estas siete funciones atómicas (Csaszar et al., 1998).

Este tipo de bases da un resultado pobre; para resolver esto, cada orbital de la base mínima se

reemplaza por dos funciones bases de tamaño diferente, expresadas como combinación lineal de

las mismas y optimizadas durante el proceso Hartree-Fock (Roothaan, 1951). El desdoblamiento

de las funciones base se puede aplicar a todos los orbitales atómicos o sólo a los de valencia. En

las bases llamadas Split-balance o funciones de capa de valencia desdobladas (Gordon et al.,

1982), los orbitales de las capas internas se representan por una función base y lor orbitales de

valencia por dos o más funciones base. Se distinguen por la notación K-LMG, donde K, L y M son

números enteros; K representa el número de funciones gaussianas contraídas para los orbitales de

las capas internas, mientras que para la capa de valencia se usan dos funciones, siendo L y M el

número de gaussianas que componen cada uno de estos conjuntos de orbitales (Gordon et al.,

1982). Por ejemplo, la base 3-21G indica que tiene una función gaussiana contraída, combinación

lineal de tres funciones primitivas gaussianas, por cada orbital atómico de las capas internas; y dos

funciones base, una contraída, combinación lineal de dos gaussianas primitivas, y una función

gaussiana primitiva para cada orbital de valencia. La base 6-311G indicará el uso de 6 funciones

gaussianas primitivas para los electrones internos y, para los electrones de valencia, una

combinación de 3 conjuntos de funciones, una contraída de 3 primitivas y 2 gaussianas primitivas

sin contraer.

Aún se puede aumentar más la calidad de los cálculos: para permitir el desplazamiento de la

densidad de carga desde el núcleo hacia las regiones de enlace, se pueden añadir orbitales con un

número cuántico l mayor que el valor máximo de los orbitales de valencia en el estado

fundamental del átomo; se denominan funciones de polarización o funciones polarizadas. Así, la

base 6-31G* indica que al conjunto de base principal se añaden seis funciones gaussianas tipo d

para cada átomo distinto del hidrógeno, del segundo o tercer periodo. Una base, por ejemplo, 6-

57

31G** indicará que también se añaden funciones tipo p para los átomos de hidrógeno (Francl et

al., 1982).

Aunado a esto existe otra mejora matemática para iones, donde la nube electrónica que lo rodea

puede aparecer expandida o contraída, dependiendo de la carga. Para describir esto de una

manera precisa, se añaden las llamadas funciones difusas, las cuales poseen exponentes

generalmente mayores y que corrigen la forma de la nube electrónica, permitiendo un mejor

ajuste de la energía del sistema. El uso de estas funciones difusas se denota con el signo + si se

quiere implementar solamente en átomos pesado, y + + si además queremos añadirlas a los

átomos de hidrógeno (Csaszar et al., 1998).

TEORÍA DE FUNCIONAL DE LA DENSIDAD (DFT)

Debido a que el principal defecto de los métodos Hartree-Fock (HF) reside en la determinación

exacta del término de la repulsión interelectrónica, varios autores propusieron la descripción del

sistema sólo a través de la densidad electrónica ρ(r), eludiendo el uso de la función de onda y

utilizando, para la determinación del término interelectrónico, funciones que dependen

directamente de ρ(r), llamadas funcionales de la densidad, con las que se intenta reducir esa

carencia de los métodos HF (Parr y Yang, 1989).

Este otro método para el estudio teórico molecular basado en la Mecánica Cuántica es la Teoría

Funcional de la Densidad (Parr y Yang, 1989) conocido como DFT, el cual utiliza la densidad

electrónica como una variable, que es una propiedad del sistema derivado de tres variables

especiales ρ (x , y, z). Este parámetro se puede determinar experimentalmente y también tener

una connotación física. Se ha demostrado que la energía molecular en el estado fundamental no

se degenera; en consecuencia, la función de onda y todas las otras propiedades electrónicas

moleculares se determinan por la densidad de electrones en el estado fundamental ρ (x, y, z)

(Perdew et al., 1982). La DFT se ha convertido en una opción atractiva para el estudio y la

determinación de la estructura electrónica y propiedades moleculares, ya que proporciona

conceptos cuantitativos globales que pueden ser utilizados para predecir y explicar la reactividad

química de sistemas moleculares (De Proft y Geerlings, 2001). Por otro lado, la DFT es un método

de estructura electrónica con un reducido costo computacional.

El hecho de que las propiedades de un sistema en el estado fundamental son los funcionales de la

densidad electrónica ρ (r) fue probada por Hohenbergand Kohn (1964). Derivado de esta premisa,

58

DFT establece que la energía de una molécula puede determinarse a partir de la densidad de

electrones en lugar de la función de onda, por lo que se puede decir que la densidad de electrones

contiene toda la información necesaria para describir un sistema (Young, 2004). Los métodos

basados en la DFT se han hecho populares para el cálculo de los sistemas con un cierto tamaño y

características, por la introducción del funcional de intercambio-correlación que proporciona

resultados fiables. Por lo tanto, los métodos DFT se utilizan para investigar la geometría y las

propiedades de estructura electrónica de varios sistemas, proporcionando un importante

conjunto de las cantidades globales y locales que nos permiten la predicción y comprensión de la

reactividad química de sistemas moleculares.

- DESCRIPTORES DE REACTIVIDAD QUÍMICA

Son aquellos descriptores que nos proporcionan información sobre la estructura electrónica de un

sistema molecular y la forma en cómo este sistema reacciona hacia otros sistemas moleculares, en

palabras más sencilla estos descriptores nos describen el principio de la reactividad química.

Los índices de reactividad derivados de la Teoría del Funcional Densidad (DFT) se han aplicado con

éxito para racionalizar y describir la reactividad química en una amplia gama de aplicaciones, de

esta forma, los orbitales frontera HOMO y LUMO de especies químicas son muy importantes para

describir su reactividad.

Momento Dipolar (ɱ)

El momento dipolar es la magnitud de la carga eléctrica y de la separación entre los centros de las

cargas, dadas por la geometría de la molécula. Este descriptor es utilizado tradicionalmente para

discutir y racionalizar la estructura y la reactividad de los sistemas químicos.

El momento dipolar se define matemáticamente como el valor de la carga multiplicado por la

distancia de separación entre las cargas:

Ecuación 18. Ecuaciónpara calcular el Momento Dipolar

59

Energía de los Orbitales Frontera y el GAP de Energía

Un número de descriptores moleculares útiles, relacionados con las propiedades físicas y la

reactividad química de las moléculas, se puede derivar sobre la base de la información disponible

en el formalismo de los orbitales moleculares. Las energías del orbital más alto ocupado y la

energía el orbital menor desocupado (EHOMO y ELUMO) pertenecen a los descriptores

mecanocuánticos más populares. De hecho, en muchos casos, estos orbitales determinar la

reactividad química de un compuesto y el posible mecanismo de una reacción química. La

diferencia entre las energías HOMO y LUMO se ha relacionado con los intervalos de banda

electrónica en sólidos y frecuencias de transición en los espectros electrónicos de los compuestos.

La brecha HOMO-LUMO también se ha relacionado con la estabilidad química de los compuestos.

El concepto dureza química ha sido derivado sobre la base de la brecha de energía HOMO-LUMO

(GAPE) (Fukui et al., 1952). Por lo tanto, la diferencia de energía es una brecha entre los orbitales

frontera HOMO y LUMO y está representada como la ecuación general:

GAP de Energía = EHOMO – ELUMO

Ecuación 19. Ecuación para calcular el GAP de energía

Los orbitales frontera HOMO y LUMO son importantes para describir la reactividad de un sistema

(Harbola, 1992). Esta observación es el ingrediente básico del Principio de Ácidos y Bases, Duros y

Blandos de Pearson (HSAB) (Pearson, 1973), el cual sugiere que las interacciones duro-duro y

blando-blando son energéticamente más favorables en una reacción acido-base. Este principio

empírico, fue primeramente cuantificado por medio de la Teoría de los Funcionales de la Densidad

(Kong et al., 2000), estableciendo de esta manera una definición firme de los conceptos de

potencial químico (µ), dureza (ŋ) y blandura (S) globales, cantidades fundamentales para estudiar

reacciones químicas.

Es importante resaltar que el orbital HOMO es empleado como un indicador de las zonas de alta

densidad electrónica, por lo que estas zonas exhiben una región propicia para ser atacadas por

compuestos electrófilos, mientras que un reactivo o compuesto nucleófilo será atraído hacia las

zonas de más baja densidad electrónica indicadas por el orbital LUMO. De las primicias del DFT

podemos por tanto conocer con exactitud las zonas en donde se pueden llevar a cabo reacciones

químicas, además de conocer propiedades mecano cuánticos de los sistemas estudiados (Henre,

1995).

60

Afinidad Electrónica (A) y Potencial de Ionización (I)

La afinidad electrónica y el potencial de ionización son dos descriptores de gran importancia ya

que nos definen la tendencia de un sistema a tomar o ceder electrones. La afinidad electrónica

entonces se define como la energía liberada cuando un sistema acepta un electrón para formar un

anión, mientras que el potencial de ionización (también conocido como la energía de ionización)

es la energía que se debe proporcionar a un sistema para que éste libere un electrón.

La afinidad electrónica y la energía de ionización pueden calcularse simplemente como la

diferencia de energía entre la molécula neutra y el ión. Otra aproximación puede realizarse

aplicando el Teorema de Koopmans (Koopmans, 1934), el cual indica que la energía requerida para

remover un electrón de un orbital es el negativo de la energía de ese orbital y queda simplificado

en las siguientes ecuaciones:

A = - (εLUMO)

Ecuación 20. Ecuación para calcular la Afinidad Electrónica.

I = - (εHOMO)

Ecuación 21. Ecuación para calcular el Potencial de Ionización.

Dureza (ŋ) y Blandura (S) Química

Estos descriptores fueron enunciados por Pearson (Parr y Pearson, 1983) y son ampliamente

utilizados para escribir la estabilidad de los sistemas moleculares. En los conceptos asignados por

Pearson se asignan términos de ´duro´ o ´blando´ a las especias químicas, donde el término blando

aplica a aquellas especias que tienen un radio atómico grande, son de baja electronegatividad, alta

polarizabilidad y son fácilmente oxidables. El término duro aplica para las especies de pequeño

radio atómico, una carga nuclear efectiva y una baja polarizabilidad (Pearson, 1988).

El significado estricto de la dureza corresponde a la resistencia de un sistema a un cambio o

deformación, siendo una propiedad global que caracteriza al sistema en un todo y que se

relaciona con la energía de separación entre los orbitales de HOMO y LUMO por lo que puede

establecerse que la dureza sea calculada de la siguiente manera:

Ecuación 22. Ecuación para calcular la Dureza.

61

Por otro lado, la blandura de una especie química es el inverso de la dureza y está definida de tal

manera:

Ecuación 23. Ecuación para calcular la Blandura.

En ambos casos, la blandura o dureza de una molécula está asociada a la propiedad de

redistribuir los electrones en su estructura.

Electronegatividad (χ) y Potencial Químico (µ)

Cuando los átomos reaccionan para dar lugar a una molécula, las diferentes electronegatividades

se igualan en un proceso de trasferencia de carga, es decir, que en un sistema molecular en su

estado fundamental, la electronegatividad y el potencial químico son propiedades globales en

equilibrio, en donde los electrones tienden a fluir de las regiones de alto potencial químico (baja

electronegatividad) a las regiones de bajo potencial químico (alta electronegatividad).

En base a lo anterior, se puede definir a la electronegatividad como la tendencia de las especies

químicas para desplazar electrones, mientras que el potencial químico puede definirse como la

tendencia del flujo de electrones de un sistema (Parr et al., 1978). La electronegatividad ha sido

definida por Mülliken como el medio de la suma del potencial de ionización y la afinidad

electrónica (Parriser and Parr, 1953):

Ecuación 24. Ecuación para calcular la electronegatividad a partir del potencial de ionización y la afinidad electrónica.

Como una aproximación de la ecuación anterior, la electronegatividad puede ser definida también

utilizando el Teorema de Koopmans (Koopmans, 1934) dentro de un esquema HartreeFock, en

donde los valores de afinidad electrónica (A) y el potencial de ionización (I) son sustituidos por los

valores de los orbitales frontera HOMO y LUMO:

Ecuación 25. Ecuación para calcular la electronegatividad a partir dela diferencia de los orbitales frontera.

62

En el marco de la Teoría de los Funcionales de la Densidad (DFT), la electronegatividad es definida

como el valor negativo de la derivada de la energía (E) respecto al número de electrones (N) en un

potencial externo fijo (ν(r)):

Ecuación 26. Ecuación para calcular la electronegatividad a por medio de la Teoría de los Funcionales de la Densidad.

Por otro lado el potencial químico está dado por la primera derivada de la energía (E) de un

sistema con respecto al número de electrones (N):

Ecuación 27. Ecuación para calcular el potencial químico.

Por lo tanto se puede considerar que dentro de los métodos DFT el potencial químico es el valor

negativo de la electronegatividad:

Ecuación 28. Ecuación para calcular el potencial químico a través de métodos DFT.

Electrofilicidad (ω)

La electrofilicidad es un concepto teórico descrito muy recientemente, definido por Chattaraj et al.

en el 2003 como una medida de la estabilización energética del sistema cuando se satura de

electrones que provienen del medio externo, por tanto la electrofilicidad es una medida que

permite calcular la tendencia de un sistema a captar electrones.

La propiedad global de la electrofilicidad está definida matemáticamente como:

Ecuación 29. Ecuación para calcular la electrofilicidad.

63

Energía de Solvatación (ΔGSOLV)

La continua mejora en los métodos computacionales ha permitido una descripción muy detallada

de las propiedades moleculares de sistemas aislados y bajo ciertas condiciones, lo cual puede ser

identificado como el comportamiento en fase gaseosa. No obstante, la mayor parte de las

reacciones químicas y determinaciones estructurales se dan en medios condensados en donde las

interacciones intermoleculares compiten con el movimiento molecular del solvente que tiende a

aumentar la entropía. Por ende es evidente que la energía de interacción entre las moléculas de

un solvente y el soluto es clave para determinar y/o caracterizar un proceso reactivo en específico.

La Energía de Solvatación (ΔGsolv) es la cantidad de energía necesaria para remover a las moléculas

del disolvente que se organizan alrededor de una sustancia en solución, en palabras más finas es

el trabajo requerido para transferir una molécula de una posición fija en la fase de gas ideal a una

posición fija en solución; está compuesta por la energía libre de la creación de una cavidad en la

solución y la energía de la introducción del soluto en esa cavidad (Klicic et al., 2002).

Ésta contribución es determinada por el volumen molar y el área superficial del soluto, sin

embargo es equivalente a establecer la configuración electrónica del soluto en la cavidad, que

usualmente es llamada "energía libre de carga". La dificultad de ésta aproximación es calcular la

energía libre de solvatación (Mennucci y Tomasi, 1997).

Los métodos para calcular estas aproximaciones se clasifican en dos, los métodos estadísticos y los

métodos mecano-cuánticos. Las técnicas estadísticas constan de una aproximación descriptiva del

soluto y una descripción detallada del medio condensado, por lo que se dice que es un estudio de

“Un soluto modelo en un disolvente real”. Por otro lado, en el uso de métodos mecanocuánticos

permite describir de manera muy detallada al soluto, pero de forma aproximada al medio

condensado. Para tal efecto puede decirse que los métodos mecano-cuánticos son técnicas donde

“Un soluto real está inmerso en un disolvente modelo” (Gonçalves y Stassen, 2004).

Dentro de los métodos mecano cuánticos para calcular la energía de solvatación se encuentran los

métodos de campo de reacción auto consistente (SCRF, Self-Consistent Reaction Field), los cuales

modelan un campo de reacción en donde el soluto es colocado en esa cavidad en el solvente, este

último es modelado como un todo con una constante dieléctrica uniforme (Klicic et al., 2002).

Existen varios modelos para la simulación de dicho campo de reacción (Tomasi, Isodensidad,

Isodensidad auto-consistente, etc.), el más común es llamado Modelo de Polarizado Continuo

64

Continuo (CPCM, Condutor-likepolarized continuum model) en donde la cavidad es definida como

una serie de esferas interconectadas y el efecto de polarización del solvente es representado por

la integración numérica del efecto del dipolo aplicado por el campo eléctrico inducido por el

solvente sobre el dipolo del soluto (Takano yHouk, 2005).

65

III. JUSTIFICACIÓN

A pesar de los diversos estudios que existen sobre la actividad antimicrobiana de los aceites

esenciales y sus constituyentes, aún existen dudas a dilucidar sobre el posible mecanismo de

acción que estos ejercen sobre los microorganismos.

Debido a la alta incidencia en la aparición de cepas multirresistentes y a la ausencia de terapia

farmacéutica eficaz contra ciertos parásitos, es necesario buscar nuevos compuestos como

agentes antimicrobianos, antifúngicos y antiparasitarios.

Las estructuras químicas de los componentes que constituyen los diversos aceites esenciales son

candidatos excelentes para realizar modificaciones estructurales y así potencializar su actividad

biológica, de tal manera que puedan sustituir terapias farmacológicas tradicionales.

IV. HIPOTESIS

Los constituyentes de distintos aceites esenciales estudiados presentaran actividades biológicas

relevantes para el diseño de nuevas estructuras químicas que permitan el diseño de nuevos

agentes con actividades potencializadas.

66

V. OBJETIVOS

GENERAL

Determinar las propiedades antimicrobianas de los aceites esenciales y sus constituyentes, asi

como desarrollar diversos modelos QSAR de lasdistintas actividades biológicas evaluadas

experimentalmente con la finalidad de contribuir en la descripción de las propiedades moleculares

y características estructurales responsables de su actividadanimicrobiana.

ESPECIFICOS

- Determinar la actividad antimicrobiana, antimicobacteriana, antifúngica y antiparasitaria

de un grupo de 25 moléculas constituyentes de diversos aceites esenciales.

- Construir y optimizar los sistemas moleculares evaluados por medio de los métodos DFT

utilizando el funcional B3LYP y un conjunto de base 6-311G**.

- Realizar un estudio mecano-cuántico a profundidad de los compuestos a evaluar.

- Generar una serie de descriptores constitucionales, moleculares, funcionales, topológicos

y mecano-cuánticos para cada sistema molecular.

- Generar diversos modelos multilineales para cada actividad biológica a partir de los

distintos descriptores calculados.

67

VI.METODOLOGÍA

COMPUESTOS QUÍMICOS A EVALUAR

Las evaluaciones biológicas y modelos QSAR serán efectuados a partir de un grupo de 25 moléculas

presentes en distintos aceites esenciales, dichos compuestos fueron adquiridos por medio de la

distribuidora Sigma-Aldrich. Sus estructuras químicasse presentan en la en la figura 5.

Tabla 1. Compuestos a evaluar en el presente

estudio.

n Compuesto

1 Ac. Cinámico

2 Alcanfor

3 Anisaldehído

4 β pineno

5 Careno-4

6 p-Cimeno

7 Cariofileno

8 Carvacrol

9 Carvona

10 Cinamaldehído

11 Citronelol

12 Cuminaldehído

13 Estragol

14 Eucaliptol

15 Eugenol

16 Geraniol

17 Limoneno

18 Linalol

19 Mentol

20 Mirceno

21 Sabinene

22 t-Anethol

23 Terpinoleno

24 Terpineno

25 Timol

Figura 5. Compuestos terpenos, terpenoides y fenilpropanos evaluados.

68

ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA

CEPAS

Se trabajó con una serie de cepas identificadas y caracterizadas por el Laboratorio de

Microbiología III de la Facultad de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua.

Las cepas a utilizar corresponden a la siguiente lista:

- Bacillus cereus ATCC 11778

- Escherichia coli O157:H7 ATCC 43888

- Listeria monocytogenes(Cepa clínica)

- Shigella sonnei (Cepa clínica)

- Salmonella typhi ATCC 14028

- Staphylococcus aureus ATCC 25923

MEDIOS DE CULTIVOS

Los medios de cultivo utilizados fueron el agar nutritivo, agar Mc Conkey y el agar TSA, así como

caldo nutritivo y caldo de TSA. Se utilizaran dichos cultivos tanto para el crecimiento del

microorganismo como para la determinación de las actividades antimicrobianas y el posterior

almacenamiento de las cepas.

PREPARACIÓN DEL INÓCULO

Se realizó una resiembra de las cepas en cajas de agar Mac Conkey o agar Nutritivo y se dejó

incubar durante 24 horas a 37°C, una vez transcurrido el tiempo se tomó una asada de las colonias

a un tubo con 4 mL de buffer de fosfatos estéril. Se homogenizó utilizando vórtex hasta ajustar a la

turbidez correspondiente a la escala 0.5 de McFarland (1 x 108 UFC/mL). Posteriormente sellevó a

cabo una dilución 1:10 del inóculo con buffer de fosfatos, ésta última dilución es la que se utilizó

para las pruebas de Concentración Mínima Inhibitoria (CMI) y Concentración Mínima Bactericida

(CMB).

PREPARACIÓN DE LOS STOCKS

Se preparóuna solución madre a una concentración de 50’000 µg/mL de los compuestos,

utilizando alcohol absoluto como solvente. Una vez preparado dicho stock se hace una nueva

dilución con caldo TSA a una concentración de 10’000 ppm y a partir de esta se realizan los

cálculos correspondientes para preparar stocks de 1’000 a 25 µg/mL, con la finalidad de abordar

una serie de concentraciones y encontrar la Concentración Mínima Inhibitoria.

69

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIMICROBIANA POR MEDIO DE LA TÉCNICA

REMA.

Se adicionan en una microplaca de 96 pozos 200 µL de agua desionizada estéril en cada uno de los

pozos de la periferia para minimizar la deshidratación durante la incubación excepto los pozos 1H.

Los pozos de las filas B a la G de las columnas 2 a las 11 se les adiciona 100 µL de buffer de

fosfatos, con el inóculo del microorganismopreparado con anterioridad y 100 µL de caldo

nutritivo. A las filas B a la G de las columnas 2 a la 10 se les agrega 100 µL del compuesto a evaluar

en sus diferentes concentraciones. Se adicionan posteriormente 100 µL del inóculo en la columna

11 y 100 µL de caldo nutritivo, esta columna servirá como control positivo y el pozo 1H servirá

como control negativo, al cual se le agrega 100 µL de medio, pero no se le agrega inoculo.

Las placas se sellan con parafilm y se incuban a 37°C por 24 horas. Pasadas las 24 horas de

incubación se observa la turbidez de los pozos, siendo la mínima concentración inhibitoria el

último pozo en el que se observa turbidez. Para corroborar se le adiciona 50 µL de Resarzurina al

pozo del control positivo 12 A y en el control negativo en el pozo 1H y se deja reposar 4 horas. Una

vez observado que no hubo cambio en el pozo 1H y el vire de azul a rosa en el control positivo, se

adicionan 50µL de Resarzurina a los demás pozos, se deja en reposo 4 horas y se procede después

a determinar la CMI considerando la concentración más baja en la cual ya no hay cambio de color

del indicador.

Figura 6.Esquematización del ensayo para determinar la actividad bactericida por medio de la técnica de REMA.

70

La siguiente figura permite la interpretación para determinar la CMI, la cual está dada por el

ultimo pozo donde no existió crecimiento celular (el cambio de color de azul de rosa indica la

formación de cofactores del metabolismo celular que reducen el Azul de Alamar).

Figura 7. Interpretación para determinar la CMI por el método de REMA.

DETERMINACIÓN DE LA CONCENTRACIÓN MÍNIMA BACTERICIDA (CMB)

Una vez observada la turbidez de los pozos y antes de agregar la resarzurina se procedió a tomar

una alícuota de 20 µL de cada pozo en donde sea visible la turbidez y una fila anterior a esta, así

como de los controles negativo y positivo, la alícuota se pasa a una caja de agar nutritivo, en

donde se extiende con estría cerrada, se incuban a 35° C por 24 horas y pasado dicho tiempo se

realiza el conteo de las Unidades Formadoras de Colonias para determinar la CMB.

ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA

CEPAS

Se trabajó con una serie de cepas identificadas y caracterizadas por el Laboratorio de

Microbiología III de la Facultad de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua.

Las levaduras utilizadas en el presente estudio para determinar la actividad anticandida fueron:

- Candida albicans ATCC

- Candida tropicalis ATCC

- Candida krusei ATCC 625 8

- Candida parapsilopsis ATCC 22019

Los hongos filamentosos utilizados en el presente estudio para determinar la actividad antifúngica

fueron:

71

- Aspergillus niger

- Aspergillus ochraceus

- Fusarium oxysporum

- Alternaria alternata

ACTIVIDAD ANTICANDIDA

MEDIOS DE CULTIVOS

Los medios de cultivo utilizadosfueron el agar Sabouraud y el agar TSA, así como caldo YM. Se

utilizaron dichos cultivos tanto para el crecimiento del microorganismo como para la

determinación de la actividad antimicrobiana y el posterior almacenamiento de las cepas.

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTICANDIDA

Se utilizó la técnica de microdilución en microplaca REMA que se encuentra descrita con

anterioridad, la diferencia radicó en la utilización de caldo YM en lugar de caldo nutritivo. La

Concentración Mínima Inhibitoria (CMI) se determinó como la concentración en la que el

microorganismo pudo reducir la resarzurina. Posteriormente se realizó también la determinación

de la Mínima Concentración Bactericida (MCB) realizando un conteo de las Unidades Formadoras

de Colonias (UFC) en medio Sabouraud (PDA).

ACTIVIDAD CONTRA HONGOS FILAMENTOSOS

MEDIOS DE CULTIVOS

Los medios de cultivo a utilizados fueron el caldo y agar Sabouraud. Se utilizaron dichos cultivos

tanto para el crecimiento del microorganismo como para la determinación de la actividad

antimicrobiana y el posterior almacenamiento de las cepas.

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD ANTIFÚNGICA

La concentración mínima inhibitoria (CMI) se determinó siguiendo la metodología descrita por

Rasooli y Mirmostafa (2003) y Rasooli y colaboradores (2008), con ciertas modificaciones. Se

agregaron 100 μL de varias concentracionesde los compuestos diluidos en caldo Sabouraud en los

pozos de una microplaca que ya contenían 100 μL de caldo Sabouraud y se agregaron 500´000

esporas (o conidios) en un volumen de 50 μL. El volumen final por pozo es de 250 μL.

Posteriormente, las placas se incubaron a 28°C durante 48 horas. La CMI correspondió al

72

micropozo con la mayor dilución que no mostró crecimiento fúngico. La Concentración Mínima

Fungicida (CMF) se determinó tomando 50 μL de los micropozos que no mostraron crecimiento

fúngico y vertiendo el volumen a una caja petri con medio Sabouraud. La CMF fue aquella en la

que el hongo no pudo volver a crecer.

PREPARACIÓN DE SUSPENSIÓN DE ESPORAS

Para la suspensión de esporas se deja incubar a 37°C al hongo durante dos semanas en una caja

petri con medio Sabouraud. Una vez pasado el tiempo de incubación se le agregó a la caja petri 20

mL de buffer de fosfatos con Tween 80 al 0.5%, se agitó moderadamente la caja con la solución y

se dejó reposar 20 min. Una vez pasado el tiempo, se recolectó la solución de buffer de fosfatos y

Tween 80. Se llevó a cabo el conteo de esporas por medio de la Cámara de Neubauer y se

realizaron los cálculos para determinar el volumen de la suspensión que contenga el número de

esporas necesarias para llevar a cabo el experimento en microplaca.

ACTIVIDAD ANTIPARASITARIA

CEPAS

Se trabajó con una serie de cepas identificadas y caracterizadas por el laboratorio de

Helmintología y el Laboratorio de Inmunología de los Microorganismos de la Escuela Nacional de

Ciencias Biológicas, a cargo del Dr. Benjamín Nogueda Torres y la Dra. Luvia Enid Sánchez Torres

respectivamente.Los parásitos utilizados en el presente estudio para determinar la actividad

antiparasitaria fueron:

- Trypanosoma cruzi NINOA (aislada en 1986, paciente procedente de Oaxaca)

- Leishmania Mexicana ATCC MNYC-BZ/62/M379

- Giardia lamblia WB

ACTIVIDAD LEISHMANICIDA

MANTENIMIENTO DE Leishmania mexicana

La cepa de L. mexicana se mantuvo en cultivo RPMI 1X (In vitro S.A. México) adicionado con 1 mL

de penicilina/estreptomicina por cada 100 mL de medio. Además es suplementado con 10 mL de

suero fetal de bovino (SFB in vitro S.A. México), este último es inactivado a 56°C por 30 minutos.

73

CURVA DE CRECIMIENTO

A partir de un cultivo de promastigote de L. mexicana en fase exponencial identificado como

P1HR con 5 días de crecimiento con una densidad celular de 5.7x106 Leish/mL, se sembraron 3

nuevos cultivos con una concentración de 0.2 Leishmanias/mL en un volumen de 5 mL.

Se realizó utilizando la cámara de Neubauer para lo cual se prepararon diluciones 1:2 con el

colorante de exclusión azul tripán, se contaron 5 recuadros del cuadro central y calculó la

densidad celular con la siguiente fórmula:

Por medio de citometría de flujo se evaluó el patrón de tamaño y granularidad, para lo cual en

cada ocasión se tomaron 250’000 leishmanias de cada cultivo (el volumen era variable según la

densidad celular); se realizó un lavado con buffer PBS el cual consistió en adicionar 1 mL del

buffer, centrifugar a 2000 rpm durante 5 min y descartar sobrenadante, al remanente de células

se resuspendieron en 300 µL del mismo buffer. Se transfirió la suspensión a un tubo para

citómetro filtrando con un retazo de organza.Para la estrategia de análisis se realizó la adquisición

y análisis de tamaño en un dot plot de FSC contra SSC.

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD LEISHMANICIDA POR LA TÉCNICA COLORIMETRÍCA

REMA

Para las pruebas in vitro, la cepa de L. mexicana se cultivó 7 días en medio RPMI. El ensayo se

realizó en microplacas de 96 pozos. Primeramente se colocaron 90 µL de medio RPMI que

contenían 500’000 células de leishmanias en cada uno de los pozos de la placa. Después se

agregaron 10 µL de una solución stock del compuesto de a evaluar, quedando un volumen final de

100µL. Las cocnentraciones utilizadas fueron de 320, 160, 80, 40, 20, 10, 5 y 2.5 µg/mL.

Las microplacas fueron incubadas por 24 horas a 27°C y aisladas de la luz. Al transcurrir este

tiempo se adicionaron 20 µL del colorante resarzurina y se incubaron durante 24 horas.

Finalmente las placas se leyeron en un flourómetro a una longitud de onda de 590 nm. Para

determinar el valor correspondiente de CI50y la CL90 se calcularon por análisis Probit (Finney, 1971).

74

ACTIVIDAD ANTITRYPANOSOMAL

MANTENIMIENTO DE Trypanosoma cruzi

La cepa de T. cruzi se creció y mantuvo en medio RPMI 1X (In vitro S.A. México) adicionado con 1

mL de penicilina/estreptomicina por cada 100 mL de medio. Además es suplementado con 10 mL

de suero fetal de bovino (SFB in vitro S.A. México), este último es inactivado a 56°C por 30

minutos.

DETERMINACIÓN DE LA ACTIVIDAD TRYPANOCIDA POR LA TÉCNICA COLORIMÉTRICA

REMA

Para las pruebas in vitro, la cepa de T. cruzi se cultivó 8 días en medio RPMI y posteriormente se

preparó una solución stock de parásitos de 1.5x107 epimastigotes/mL. El ensayo se realizó en

microplacas de 96 pozos. Primeramente se colocaron 100 µL de medio RPMI en cada uno de los

pozos de la placa. Después se agregaron 100 µL de una solución stock del compuesto de 320

µg/mL. Con una micropipeta multicanal se realizó diluciones seriadas y los últimos 100 µL

sobrenadantes se desecharon. Por último a cada pozo se le adicionaron 100 µL de la suspensión

de parásitos (1.5x107 epimastigotes/mL) quedando un volumen final de 200µL. De manera que las

concentraciones de parásitos final fue de 1.5x106 epimastigotes en cada pozo y las

concentraciones fueron de 80, 40, 20, 10, 5 y 2.5 µg/mL.

Las microplacas se incubaron por 48 horas a temperatura ambiente, cubiertas de la luz. Al

transcurrir este tiempo se adicionaron 20 µL del colorante resarzurina y se incubaron durante 24

horas. Finalmente las placas se leyeron en un flourómetro a una longitud de onda de 590 nm.Para

determinar el valor correspondiente de CI50y la CL90 se calcularon por análisis Probit (Finney, 1971)

de cada agente químico, ajustando una regresión no lineal de tipo exponencial obteniendo la

ecuación << y = a (1-e-bx) >>, despejando tenemos que <<X = Ln (1-y/a) - b >>, ecuación con la que

se calculó la CI50, en donde X es la concentración Inhibitoria al 50%, y es el porcentaje de

inhibición, a y b son contantes del análisis de regresión.

75

ACTIVIDAD GIARDICIDA

MANTENIMIENTO DE Giardia lamblia

Se emplearon tubos de borosilicato de 16x150 mm que contenían 10 mL del medio TYI-S-33

(Diamond, 1978) adicionado con 1.0 mL de suero y 0.1 mL de solución de penicilina-

estreptomicina (1000x). Se inoculó 2x105 cél/mL a cada tubo y se llevó a incubar a 37°C durante

72h.

CINÉTICAS DE CRECIMIENTO DE GIARDIA LAMBLIA

El tubo que contenía el inóculo se enfrió a 0-4°C por 15 minutos, posteriormente se determinó el

número de cél/mL. Se colocaron 18 tubos que contenían 10 mL de medio TYI-S-33 con 1.0 mL de

suero y 0.1 mL de antibiótico; posteriormente se inocularon con 2x105 cél/mL, se incubaron a

37°C/6 días. Cada 24 horas se realizaron cuentas por triplicado a través de una cámara de

Neubauer para determinar el número de células.

EVALUACIÓN DE LA ACTIVIDAD GIARDICIDA

Para llevar a cabo la evaluación biológica de los compuestos sobre Giardia lambliase coloca5 mL

de medio TYI-S-33 adicionado con 0.5 mL de suero y 0.05 mL de la mezcla de solución de

penicilina-estreptomicina y 0.005 mL de bilis bovinaen tubos de 13x100mm de borosilicato, a cada

tubo se le adicionaron las concentraciones de los compuestos a evaluar y cada tubo contiene una

concentración de 2x105 cél/mL, los tubos se incubaron a 37°C. Las cuentas se realizaron por

triplicado empleando una cámara de Neubauer a las 72 horas de incubacióny posteriormente se

analizaron los resultados obtenidos. Para determinar el valor correspondiente de DL50y la DL90 se

calcularon por análisis Probit (Finney, 1971) de cada agente químico.

ACTIVIDAD LARVICIDA

CULTIVOS DE INSECTOS Y CONDICIONES DE CRIANZA

Las larvas de Cx. quinquefasciatus se obtuvieron de depósitos de agua del Panteón Sanctorum de

la Ciudad de México, México (19 ° 27'17 "N, 99 ° 12'47" W). La identificación de los adultos y las

larvas se realizó de acuerdo a las descripciones Harwood y James (1987). Los mosquitos se

agruparon en grupos de 50 individuos de primer y segundo estadio las larvas en botellas de vidrio

con agua. Después de eso, las larvas se mantuvieron a 26 ± 2°C con fotoperíodo natural del verano

76

y se suministra con 3:01 mezcla en polvo de comida para perros y glucosa. Las larvas emergentes

al tercer estadio larvario se aislaron luego en grupos (n = 20) en tubos con 100 mL con agua

destilada.

BIOENSAYOS Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Los bioensayos se realizaron según el protocolo de la Organización Mundial de la Salud (WHO,

2005) con algunas modificaciones. Las concentraciones letales (LC50 y LC90) se calcularon por

análisis Probit (Finney, 1971). Los datos fueron procesados utilizando los programas MS Excel 2010

y SAS (v. 9 Proc Probit).

ACTIVIDAD LARVICIDA

Las larvas del tercer y cuarto estadio, así como las pupas, se utilizaron para la prueba. Se aislaron

cinco grupos de 20 larvas en vasos de precipitados de 250 mL, expuestos a 14 concentraciones de

ensayo (200 , 150 , 100 , 75 , 50 , 25 , 10 , 15 , 10 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 y 0 µg/mL) durante 24 horas.Las

larvas se mantienen en inanición durante todo el período experimental. Después de transcurrir las

24 horas las larvas muertas se contaron con el fin de registrar la mortalidad. Temefós H en 0.1

ppm (concentración comercial) se utilizó en el estudio como un estándar para la comparación.

EFECTO DEL TIEMPO Y DE LA DOSIS EN LA ACTIVIDAD LARVICIDA

Los aceites esenciales con mayor actividad larvicida, así como sus constituyentes mayoritarios,

fueron evaluados en diferentes concentraciones y a diferentes intervalos de tiempo de 20 a 120

minutos para la determinación de los porcentajes de muerte. Las larvas se consideran muertas si

fueran inmóvil e incapaz de llegar a la superficie del agua (Amer y Mehlhorn, 2006).

ACTIVIDAD CITOTÓXICA

CULTIVO DE LÍNEA DE MACROFAGOS MURINOS J774

La línea celular se mantuvó en medio RPMI enriquecido con glutamina y suplementado con suero

fetal bovino (SFB) al 10%, medio MEM-NEAA al 1% y una mezcla de antibióticos/antimicótico

(estreptomicina, penicilina) al 1%. Se mantuvó en incubación a 37°C con una atmósfera parcial de

5% de CO2 y en presencia de humedad, las evaluaciones se llevarán a cabo cuando se alcance una

confluencia de 80-90%.

77

EVALUACIÓN DE LA ACTIVIDAD CITOTÓXICA

En una placa de 96 pozos se depositaron 50,000 células por pozo en un volumen final de 100 µL,

se dejaron incubar durante 24 horas a 37°C en atmósfera parcial de CO2 y humedad, para

favorecer la adhesión celular y obtener una confluencia aproximada del 80%. Posteriormente se

adicionaron los compuestos y los aceites esenciales empezando con una concentración de 1’600

µg/mL y siguiendo una serie de diluciones seriadas. Se procedió a incubar 24 horas bajo las

mismas condiciones descritas. Para la evaluación se adicionó azul alamar al 10% y se dejó incubar

durante 3 horas, una vez pasado el tiempo de incubación se llevó la microplaca al fluorómetro

para evaluar cada uno de los pozos con una longitud de onda de excitación de 560 nm y longitud

de onda de emisión de 590 nm. Como control negativo de citotoxicidad se utilizaron células solo

en presencia de DMSO.

Se utilizó la herramienta estadística Probit para calcular la concentración citotóxica 50 (CC50).

Finalmente se calculó el índice de selectividad (IS) con los datos de CC50 y CL50 utilizando la siguiete

ecuación:

METODOLOGÍA COMPUTACIONAL

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES ESTRUCTURALES, MOLECULARES, TOPOLÓGICOS Y DE

CARGA.

Se estudiaron un conjunto de 25 sistemas moleculares, cuyas estructuras experimentales fueron

tomadas de la biblioteca del NIST (National Institute of Standards and Technology). Las estructuras

de las moléculas fueron construidasutilizando el programa SPARTAN (Spartan, 2006). En dicho

programa se llevó a cabo un análisis conformacional a nivel de Mecánica Molecular con el campo

de fuerza SYBYL (Mayo, 1990) y se seleccionó la conformación de mínima energía de cada

molécula para llevar a cabo la optimización de geometrí asin restricciones de simetría mediante un

cálculo mecanocuántico a nivel semiempírico PM3 (Stewart, 1989). Una vez que se obtuvieron las

geometrías de mínima energía se llevó a cabo un análisis de frecuencias para asegurarnos de

haber alcanzado un mínimo en la superficie de energía potencial.

78

Las geometrías optimizadas se transfirieron al programa Dragon Systems 5.0 (Dragon Evaluation),

paquete desarrollado por Milano Chemometrics y QSAR Group (Talete, 2002) para la obtención de

los descriptores. Se seleccionaron aquellos descriptores que pueden tener un papel determinante

en la actividad biológica, incluyendo descriptores que contienen información relevante

relacionada con la estructura, la geometría, las propiedades fisicoquímicas, las propiedades

moleculares y la distribución de carga.

GENERACIÓN DE DESCRIPTORES DE REACTIVIDAD QUÍMICA.

Los sistemas moleculares se construyeron y optimizaron utilizando el programa Gaussian 09

(Frischet al., 2004) para la obtención de descriptores mecanocuánticos relacionados con la

reactividad. Las optimizaciones de geometría y los cálculos de frecuencias se llevaron a cabo a

nivel de la Teoría de Funcionales de la Densidad (DFT) en fase gas, utilizando el funcional híbrido

B3LYP que incluye el funcional de intercambio de tres parámetros de Becke (B3) (Becke, 1993), y el

funcional de correlación de Lee, Yang y Parr (Lee et al., 1988) y el conjunto de base 6-311G**.

Para describir los sistemas a nivel cuántico seleccionamos aquellos descriptores relacionados con

la reactividad química, estos descriptores fueron generados mediante un cálculo de energía a nivel

ab initio Hartree Fock (HF) y un conjunto de base 6-311G a partir de las estructuras optimizadas a

nivel DFT B3LYP/6-311**. Los descriptores mecanocuánticos fueron calculados a partir de las

energías de los orbitales frontera HOMO y LUMO por medio del Teorema de Koopmans (Ver

apartado de descriptores en el marco teórico).

La energía libre de solvatación fue calculada a partir de un cálculo nivel HF/6-311G utilizando el

Modelo Polarizado Continuo Continuo (CPCM, Condutor-likepolarized continuum model) a partir

de las estructuras optimizadas a nivel DFT.

La lista de descriptores compelta con sus abreviaturas se encuentra en el Anexo 1.

CÁLCULOS DE OPTIMIZACIÓN DE GEOMETRÍA

Con la finalidad de llevar a cabo una descripción detallada de los sistemas evaluados, se procedió a

medir las distancias de enlaces, medición de ángulos y ángulos diedros sobre cada molécula a

79

partir del cálculo DFT: B3LYP/6-311G**. Además se llevó a cabo un cálculo de frecuencias para

cada sistema.

OBTENCIÓN DE LOS MODELOS QSAR

Con el conjunto de descriptores calculados y las actividades biológicas evaluadas se llevó a cabo la

selección de los subconjuntos de descriptores para los modelos mediante la aproximación de

algoritmos genéticos (GA) por medio del programa Mobydigs Software, basándose en la evolución

de una población de modelos a fin de encontrar el más óptimo de ellos.

Los modelos QSAR se obtienen mediante un análisis de Correlación y Regresión Lineal Múltiple

utilizando Mínimos Cuadrados Ordinarios (Utilizando el software Mobydigs). La metodología

calcula un modelo lineal paramétrico para una sola respuesta y proporciona los coeficientes de los

descriptores en el modelo, para ello es importante realizar una normalización de las actividades

biológicas evaluadas, para impedir que los descriptores con los rangos más grandes de actividad

pesen más que aquéllos con los rangos más pequeños.

Se obtuvieron dos modelos QSAR para cada microorganismo en base a la actividad antimicrobiana

de los sistemas evaluados, uno de los modelos se diseñó sobre los 4 descriptores moleculares de

mayor importancia que puedan sugerir los posibles mecanismos de acción en la actividad

biológica, mientras que el segundo modelo fue diseñado en base a los 4 descriptores estructurales

de mayor importancia que influyen en la actividad biológica y que nos permiten realizar un

posterior diseño racional de nuevas moléculas con actividad potencializada. Además se enlistan

los 3 modelos QSAR de mayor calidad estadística arrojados por el análisis de algoritmos genéticos,

tanto para los modelos en base a descriptores moleculares como a los modelos en base a los

descriptores estructurales.

La calidad de los modelos fue validado sobre la base del Coeficiente de la determinación (R2), el

cuadrado del coeficiente de validación cruzada (Q2), la desviación estándar (s) y el estadístico de

Fisher (F) del análisis de varianza del modelo.

80

IX.CONCLUSIONES

El presente trabajo pone en evidencia una amplia gama de actividad antimicrobiana de los aceites

esenciales y sus constituyentes, evidenciando que la procedencia de los constituyentes, es decir su

origen metabólico, esta relacionada a su actividad, siendo los terpenos efectivos contra células

procariotas y los fenilpropanos contra células eucariotes. Tambien refuerza la teória de que la

actividad de los aceites esenciales esta influenciada por efectos sinérgicos y antagónicos entre

todos sus constituyentes por lo que no se puede asociar la actividad de un aceite a una molécula

en específico.

Esta tesis también evidencía que la citotoxicidad de los terpenos y fenilpropanos es menor que su

actividad antimicrobiana, sin embargo, es importante resaltar que las moléculas de mayor

actividad antimicrobiana, como el cinamaldehído y el timol, resultan ser también las más

citotóxicas, y por lo tanto, contienen índices de selectividad bajos, por lo que las moléculas de

menor actividad como el carvacrol, el eugenol o el ácido cinámico resultan ser más eficaces desde

una perspectiva terapeútica.

El presente proyecto denota las propiedades estructurales y moleculares de importancia que le

confieren a los terpenos y fenilpropanos sus actividades antimicrobianas, siendo esto una guía

importante para la síntesis y búsqueda racional de compuestos con la capacidad de ser una

terapia eficaz contra ciertos microorganismos. Además, esta investigación también es una

caracterización teórica de moléculas que han sido ampliamente estudiadas, por lo que se ofrece

una visión más amplia sobre los constituyentes de aceites esenciales.

81

X.PERSPECTIVAS

Evaluar la actividad antimicrobiana de los constituyentes de los aceites esenciales por medio del

tablero de ajedrez evidenciaría los efectos sinérgicos o antagónicos de las moléculas, lo que a su

vez ampliaría el conocimiento sobre los efectos de la actividad antimicrobiana de los aceites

esenciales.

Determinar la actividad antimicrobiana de los terpenos y fenilpropanos por medio de citometría

de flujo (utilizando diferentes marcadores) evideciaría los procesos que ocurren en las células

antes de su muerte por la exposición a dichos compuestos, logrando un acercamiento al blanco

biológico y también poder definir si la muerte celular es un proceso necrótico o apoptótico.

La microscopía electrónica es una herramienta importante para observar el daño celular

provocado por los aceites y sus constituyentes en la morfología de los microorganismos y células

expuestas. Su utilización también podría orientar la búsqueda de blancos terapeúticos.

Los Análisis de Componentes Principales mostraron el agrupamiento de moléculas en cluster

altamente cohesivos en algunos de los estudios entre la relación de la estructura y las actividades

biológicas. Realizar modelos QSAR sobre estos grupos puede significar obtener modelos de mayor

carácter predictivo y de mayor apoyo para el diseño y síntesis de nuevos compuestos.

Realizar estudios de docking molecular entre las enzimas que sintetizan el ergosterol en células

fúngicas y el cinamaldehído (y moléculas estructuralmente similares) reafirmaría la hipótesis de

que esa es la ruta metabólica afectada por lo que el cinamaldehído y el ácido cinámico tienen

actividad antifúngica. Además, los análisis de docking serían una fuerte herramienta para el diseño

de nuevas moléculas que potencialicen esta actividad.

El modelado molecular y el cálculo de la actividad teórica de un grupo extenso de terpenos y

fenilpropanos en base a los modelos presentados en este proyecto, orientaría la búsqueda de

otras moléculas de importancia terapeútica que podrían ser purificadas o adquiridas para su

evaluación biológica.

El diseño de nuevas moléculas a partir de las estructuras de terpenos y fenilpropanos sería una

guía importante para la síntesis química y evaluación biológica de compuestos que pudieran ser

eficaces contra uno o varios microorganismos patógenos.

82

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107

XII. PREMIOS Y DISTINCIONES

Distinción VIII JORNADAS DE INVESTIGACIÓN por parte de la Facultad de Ciencias

Químicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua por obtener el Primer Lugar con el

trabajo << Relación Cuantitativa de la Estructura Actividad de Compuestos Terpénicos con

Actividad Antituberculosa >>.

Distinción CLAQ 2012 por parte de la Sociedad Mexicana de Química por haber obtenido

el Primer Lugar con el trabajo << Estudio de la Relación Estructura-Activiad de

Compuestos Terpenicos contra la cepa H37Rv de Mycobacterium tuberculosis >> en los

carteles estudiantiles entre los 300 trabajos presentados de todo Latinoamérica en el

Congreso Latinoamericano de Química 2012.

108

Distinción AMEFAR 2013 por obtener el Primer Lugar en la presentación de trabajos

experimentales de posgrado con el trabajo << Estudio de la Teoría de Funcionales de la

Densidad y Actividad Antifúngica de los Compuestos Mayoritarios del Aceite Esencial de

Canela (Cinnamomum verum) >> en el XV Congreso Estudiantil de Farmacología.

109

Distinción AMMM 2013 por parte de la Sociedad Mexicana de Micología Médica por

obtener el Segundo Lugar con el trabajo << Relación Estructura Actividad de Compuestos

Terpénicos con Actividad Antifúngica Sobre Candida albicans >> en las sesiones orales de

presentación de trabajos libres en el Congreso Nacional de Micología Médica.

110

XIII. TRABAJOS PRESENTADOS EN CONGRESOS

13.1 PRESENTACIONES ORALES

2012

- Relación Cuantitativa de la Estructura-Actividad de Compuestos Terpénicos con Actividad Antituberculosa. VIII Jornadas de Investigación // Universidad Autónoma de Chihuahua

- Estudio Cuantitativo de la Relación Estructura-Actividad (QSAR) de un Grupo de 20 Terpenoides con Actividad Antimicobacteriana. XI Reunión Mexicana de Fisicoquímica Teórica // Universidad Autónoma del Estado de México

2013

- Relación Estructura Actividad de Compuestos Terpénicos con Actividad Antifúngica sobre Candida albicans. VII Congreso Nacional de Micología Médica // Asociación Mexicana de Micología Médica

- Amplio Espectro Antimicrobiano y Antifúngico de Aceites Esenciales de la Planta Chuchupate (Ligusticum porteri) XV Congreso Estudiantil de Farmacología // Asociación Mexicana de Farmacología

13.2 PRESENTACIONES CARTEL EN FOROS NACIONALES

2013

- Actividad Antifímica y Composición Química del Aceite Esencial y Fracciones de Raíz Fresa de la Planta Ligusticum porteri Coulter & Rose (Chuchupate). Colegio de Químicos Área Clínica A.C. // XXX Congreso Estatal de Química Clínica

111

- Actividad Antifúngica de Moléculas Constituyentes de Diversos Aceites Esenciales sobre Hongos Filamentosos Patógenos Oportunistas. VII Congreso Nacional de Micología Médica // Asociación Mexicana de Micología Médica - Actividad Antifúngica de Terpenos y Terpenoides sobre cepas Fitopatógenas. Congreso Internacional de Inocuidad Alimentaria 2013 // Universidad Autónoma de Nuevo León - Estudio de la Teoría de Funcionales de la Densidad y Actividad Antifúngica de los Compuestos Mayoritarios del Aceite Esencial de Canela (Cinnamomum verum). XV Congreso Estudiantil de Farmacología // Asociación Mexicana de Farmacología

13.2 PRESENTACIONES CARTEL EN FOROS INTERNACIONALES

2012

- Antimicrobial Activity of Mexican Oregano Essential Oils (Lippia Berlandieri And Poliomintha Longiflore) Against Strains Isolated from Gastrointestinal Diseases - Antimicrobial Activity of Terpenes Against Microorganism Associated with Food Poisoning International Congress Food Science and Food Biotechnology in Developing Countries Asociación Mexicana de Ciencia de los Alimento A.C. - Aplicación de Modelos QSAR para el Diseño de Nuevas Estructuras Químicas con Potencial Antifímico. - Estudio DFT para Compuestos Alcohol Terpenos con Actividad Antimicrobiana. 30 Congreso Latinoamericano De Química 47 Congreso Nacional De Química Asociación Mexicana De Química. Federación Latinoamericana De Asociaciones Químicas

2013

- Study of Structure-Activity Relationship of a Serie of Molecules Present in Essential Oils With Antimycobacterial Activity Against Strain Of Mycobacterium bovis AN-5. - Effect Of Oregano Essential Oil And Infusion On Bacterial Biofilms On Strains Isolated From Stool Of Children With Diarrhea. XV National Congress Of Biotechnology And Bioengineering 12thInternational Symposium On The Genetics Of Industrial Microorganism - Theoretical Molecular Characterization of Antituberculosis Drugs Etambutol, Isoniazid and Pyrazinamide - QSAR Studies of Terpenes with Biological Activity on AN5 Strain of Mycobacterium bovis and H37RV Strain of Mycobacterium tuberculosis Symposium: Advances in Quantum Chemical Topology Universidad Nacional Autónoma de México

2014 - Evaluation of the Antimalarial Properties of Mexican Oregano (Lippia berlandieri Schauer) in a murine model of disease 13th International Congress of Parasitology American Society for Parasitologists. Sociedad Mexicana de Parasitología

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