Estudo das relações entre a estrutura quimica e a atividade biologica em compostos anti-ulcera

Investigou-se as relações entre parâmetros calculados por métodos quânticos semi-empíricos e a atividade anti-úlcera de compostos diterpenos naturais e sintéticos, e de 4-fenil 2-guanidinotiazóis com várias substituições. A geometria utilizada para o cálculo das propriedades moleculares foi obtida por análise conformacional, nos mínimos de energia potencial rotacional encontrados para os compostos. O conjunto de dados obtidos foi submetido a uma seleção de variáveis com ferramentas de análise estatística e de reconhecimento de padrões para determinar quais tinham capacidade de modelagem das atividades biológicas in vivo ou in vitro. Com estas variáveis selecionadas foram realizadas classificações dos grupos mais ou menos ativos com análise hierárquica de agrupamentos (HCA) e por análise por componentes principais (PCA); regressões multivariadas por mínimos quadrados parciais (PLS); e treinamentos de redes neurais para reproduzir os grupos de atividade e os valores de atividade determinados experimentalmente. A técnica de classificação PCA foi a que deu os melhores resultados, com até 93% de acerto do grupo ao qual pertence o composto. As classificações com redes neurais são muito boas, as predições são razoáveis. As regressões PLS tiveram desempenho bom, tanto as atividades in vivo e in vitro. As regressões obtidas com redes neurais são complementatres, com ótimas classificações e previsões razoáveis. O estudo das relações entre a estrutura química e a atividade biológica revelou que a região do grupo guanidina dos compostos guanidinotiazóis é muito importante para sua atividade biológica. As variações de carga nos átomos, e o volume dos substituintes nesta região determinam a classificação dos compostos nos grupos mais ou menos ativo nos modelos obtidos.It has been investigated that the relationship between calculeted semi-empirical parameters and anti-ulcer activity of natural diterpenes and sintetic ones, as well as of a group of 4-fenil 2-guanidinotiazoles. The geometry employed for molecular property calculations was found by conformational analysis, corresponding to calculated minimum rotational potential energy surface of the coumpounds. The data set was submited to variable selections using statistical analisis tools, in order to determinate which has modeling capability for biological activities in vivo and in vitro. With these variables we classified high active and low active sets by hierarquical cluster analisis (HCA), and by principal componenets analysis (PCA). Multivariated were done regressions by parcial least squares (PLS). Neural network (NN) was also employed. PCA resulted the best results, with 95% of correct classifications. The NN classifications where very good, but their predictions were reasonable. The PLS regression was also satisfactory, for in vivo or in vitro activities. The structure activity study of the guanidinotiazoles demonstrated that the guanidine region is most important to its biological activity. The charge variation in atoms near this region, or the Van der Walls volum of the substitutes of this region where important to the correct classification in the high and low activity set in the obtained models