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.
