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

Descripción del Articulo

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...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Castillo Pareja, Denis Helan
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Peruana Cayetano Heredia
Repositorio:UPCH-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/3776
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12866/3776
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Leishmaniasis -- Parasitología
Leishmania -- Parasitología
Antiparasitarios
Chalconas
Macrófagos
Plantas Medicinales -- Parasitología
Técnicas In Vitro
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.03
Descripción
Sumario: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.
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