QSARs validados estadísticamente, basados en descriptores teóricos, para modelar la toxicidad acuática de productos químicos orgánicos en Pimephales promelas (pez cabeza de grasa)

El uso de Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad en la evaluación de los efectos negativos potenciales de los productos químicos juega un papel importante en la ecotoxicología. (LC50)(96h) en Pimephales promelas (base de datos de Duluth) se modela ampliamente como un punto final de toxicidad acuática. El objetivo de este estudio fue comparar diferentes descriptores moleculares en el desarrollo de nuevos modelos QSAR estadísticamente validados para predecir la toxicidad acuática de productos químicos clasificados según su MOA y en un modelo general único. El enfoque de regresión lineal múltiple aplicado (mínimos cuadrados ordinarios) se basa en una variedad de descriptores moleculares teóricos (1D, 2D y 3D, del paquete DRAGON, y algunos logP calculados). La mejor combinación de descriptores de modelado fue seleccionada mediante el procedimiento de Selección de Subconjuntos Variables del Algoritmo Genético. La robustez y el rendimiento predictivo de los modelos propuestos se verificaron utilizando validaciones estadísticas internas (validación cruzada por LOO, bootstrap, Y-scrambling) y externas (dividiendo el conjunto de datos original en conjuntos de entrenamiento y validación mediante redes neuronales artificiales de Kohonen (K-ANN)). Se verificó el dominio de aplicabilidad del modelo (AD) mediante el enfoque de apalancamiento para verificar la fiabilidad de la predicción.