Aplicación del cribado virtual para la obtención de nuevos esteroides 17α-metilados con potencial actividad anabólica y androgénica

Abstract

Los métodos computacionales de cribado virtual de grandes bases de datos se tienen en cuenta en el uso de modelos de relación estructura-actividad biológica (QSAR), los que se convierten en una alternativa interesante para la selección de elevado rendimiento y como una importante herramienta de descubrimiento de nuevos medicamentos. En trabajos anteriores, se construyó por primera vez un modelo QSAR para la predicción de nuevos esteroides anabólicosandrogénicos en una serie heterogénea de moléculas cuya actividad biológica fue previamente evaluada in vivo. En dicho modelo, se emplearon descriptores moleculares cuánticos y químico-físicos, unido a técnicas quimiométricas que ayudan a explicar cómo influyen las características estéricas, electrónicas e hidrofóbicas en la respuesta biológica de dichos compuestos. En este trabajo, se utilizó la ecuación del modelo antes mencionado y se realizó un cribado virtual aplicado a esteroides anabólicos-androgénicos sintetizados y evaluados por los autores con anterioridad, en el cual se demuestra que el modelo desarrollado puede ser aplicado en la identificación de nuevos compuestos líderes con mejor actividad anabólica. Atendiendo estos resultados, se diseñó una secuencia apropiada de síntesis para obtener esteroides 17α-metilados, lo que permitió obtener cinco nuevos compuestos con potencial actividad anabólica, que se caracterizan correctamente por espectroscopia de RMN 1H y de 13C, así como por espectrometría de masas.