Sistema de evaluación biológico para la búsqueda de nuevos compuestos con actividad antileishmania

  • Descripción del artículo
  • En este trabajo, presentamos el desarrollo y la implementación de un algoritmo biológico para la evaluación de extractos de plantas, compuesto naturales aislados y compuestos análogos sintéticos sobre modelos de infección in vitro e in vivo de Leishmania. Este algoritmo inició con la implementación...

    Full description

Main Author: Castillo Pareja, Denis Helan
Format: Tesis de maestría
Language: spa
Published: 2018
Subjects:
Online Access: http://repositorio.upch.edu.pe/handle/upch/3776
Summary:En este trabajo, presentamos el desarrollo y la implementación de un algoritmo biológico para la evaluación de extractos de plantas, compuesto naturales aislados y compuestos análogos sintéticos sobre modelos de infección in vitro e in vivo de Leishmania. Este algoritmo inició con la implementación in vitro de un sistema de cribado biológico de alto rendimiento para evaluar la actividad anti-Leishmania de 97 compuestos sintéticos y 149 especies de plantas utilizadas en la Amazonia sobre amastigotes axénicos de Leishmania amazonensis. Esto permitió seleccionar a 8 especies de plantas activas que por fraccionamiento biodirigido permitió aislar a 35 compuestos naturales. La actividad sobre amastigotes axénicos de L. amazonensis y la evaluación de la citotoxicidad sobre macrófagos peritoneales de ratón BALB/c de 35 compuestos naturales y 97 compuestos sintéticos permitió seleccionar a 22 compuestos con un índice de selectividad mayor a 10. La evaluación de la actividad anti-Leishmania de 22 compuestos sobre amastigotes intracelulares de L. amazonensis permitió seleccionar 10 compuestos activos que fueron evaluados sobre el modelo biológico in vivo utilizando ratones BALB/c infectados con parásitos de L. amazonensis. Finalmente, la implementación de este algoritmo permitió seleccionar a la chalcona 42, chalcona 43 y la fagaridina como los compuestos más activos sobre parásitos de Leishmania en modelos de infección in vitro e in vivo.

Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).