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Modelo computarizado para encontrar los compuestos que repelen los mosquitos / 28 de mayo 2008 / Noticias del Servicio de Investigación Agrícola, USDA

Mosquito. Enlace a la información en inglés sobre la foto
Con un sistema de modelo que utiliza una red neuronal artificial, los investigadores del ARS pueden predecir si algunos compuestos químicos repelen a los mosquitos--un adelanto que podría llevar a repelentes nuevos y mejores para parar las picaduras de los mosquitos.


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Modelo computarizado para encontrar los compuestos que repelen los mosquitos

Por Sharon Durham
28 de mayo 2008

La llegada del verano nos recuerda que una de las herramientas más útiles para prevenir las picaduras de los mosquitos es el repelente de insectos. Científicos del Servicio de Investigación Agrícola (ARS) y sus colegas en la Universidad de la Florida (UF por sus siglas en inglés) han mostrado que un modelo computarizado que estudia la estructura química de compuestos puede predecir cuáles de los compuestos tienen más probabilidad de impedir los mosquitos. Sus hallazgos son reportados en la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences' (Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias).

ARS es la agencia principal de investigaciones científicas del Departamento de Agricultura de EE.UU. (USDA por sus siglas en inglés).

Por más de 50 años, DEET ha sido el "estándar de oro" de los repelentes contra mosquitos. DEET fue descubierto durante un programa de evaluación del USDA que probó 40.000 compuestos químicos en un proceso costoso que tardó una década.

El grupo de investigación del ARS incluyó el químico Ulrich Bernier; Gary Clark, líder de investigación de la Unidad de Mosquitos y Moscas en el Centro de Entomología Médica, Agrícola y Veterinaria (CMAVE por sus siglas en inglés) mantenida por el ARS en Gainesville, la Florida; y el director de CMAVE Kenneth Linthicum. Los investigadores de UF eran Alan R. Katritzky, Zuoquan Wang, Svetoslav Slavov, Maia Tsikolia, Dimitar Dobchev, Novruz G. Akhmedov y C. Dennis Hall del Centro de Compuestos Heterocíclicos, también en Gainesville.

En la investigación, un sistema de modelo computarizado que puede utilizar las estructuras químicas de compuestos y los receptores de insectos fue usado para predecir la eficacia de los repelentes contra los mosquitos. Los investigadores usaron un enfoque particularmente eficaz, llamado relación estructura-actividad cuantitativa (QSAR en inglés). Ellos escogieron un sistema de modelamiento llamado una red neuronal artificial (ANN por sus siglas en inglés), porque este sistema puede probar compuestos teoréticos generados por la computadora contra fenómenos complicados tales como la duración de repelencia.

Los investigadores usaron un conjunto de datos de 2.000 compuestos repelentes probados por el USDA durante el período del 1950 al 1980 para enseñar la red neuronal a reconocer las sustancias químicas más eficaces. Luego, utilizaron ANN para probar 23 compuestos. Según los resultados de las pruebas de laboratorio, algunos de los compuestos tenían la habilidad de repeler las picaduras de mosquitos por tres veces más tiempo que una concentración equivalente de DEET.

Este enfoque podría simplificar y acelerar el proceso de probar nuevos ingredientes activos para repelentes, llevar al desarrollo de repelentes que duran más tiempo, y traerlos al mercado más rápidamente.

Última Modificación: 7/7/2008