Predicción Ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.46502/issn.2710-995X/2022.7.03

Palabras clave:

ecotoxicología, QSAR, Artemia sp., bioensayos, agentes químicos.

Resumen

El creciente desarrollo industrial y urbano ha traído consigo el aumento de la utilización de agentes químicos que afectan tanto la salud humana como la ambiental. Este trabajo tiene como objetivo predecir el potencial ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos. Para ello, se evaluaron seis agentes químicos aplicando modelos matemáticos basados en las relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR), y con el Ensayo de Toxicidad Aguda con larvas de Artemia sp (fenol, p-nitroanilina, cloroformo, metanol, etanol, y acetona) del laboratorio de Química Analítica del Centro de Toxicología de Santiago de Cuba como ensayo de prueba, siguiendo metodologías estandarizadas a nivel internacional. Se probaron diferentes concentraciones de los agentes químicos según lo reportado en la literatura. Se midió la mortalidad de las larvas luego de 24 horas de exposición única de las concentraciones probadas, con un grupo control negativo y tres réplicas en cada experimento. Para la predicción matemática en la obtención y validación del modelo se utilizaron los softwares DRAGON y QSARINS. Se determinaron las Concentraciones Letales Medias (CL50) predictivas y experimentales. Los valores de concentraciones letales medias determinadas más tóxicas resultaron CL50 = 47,05 mg/L (fenol), y CL50 = 59,01 mg/L (p-nitroanilina). En lo relacionado con la predicción, se obtuvieron para el etanol 3,880y el cloroformo 2,575 en comparación con las esperadas de 4,107 y 2,855 respectivamente, resultando las mejores predichas. Se concluye que los compuestos producen letalidad en el biomodelo empleado, siendo los más tóxicos el fenol y la p-nitroanilina bajo las condiciones controladas de laboratorio, evidenciándose correspondencia con el modelo predictivo obtenido para este bioindicador.

 

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Biografía del autor/a

Yuleidis González-Pérez, Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Santiago de Cuba. Cuba.

Máster en Seguridad Tecnológica y Ambiental en Procesos Químicos. Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Investigador Auxiliar, Santiago de Cuba. Cuba.

Yudith González-Diaz, Universidad de Oriente, Profesor Titular, Santiago de Cuba, Cuba.

Doctor en Ciencias Técnicas. Facultad de Ingeniería Química y Agronomía, Universidad de Oriente, Profesor Titular, Santiago de Cuba, Cuba.

Elizabeth Rodríguez Leblanch, Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Santiago de Cuba. Cuba.

Licenciada en Ciencias Biológicas. Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Investigador Agregado, Santiago de Cuba. Cuba.

Dayana Marín-Sánchez, Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Santiago de Cuba. Cuba.

Máster en Ingeniería en Procesos Químicos. Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Investigador Auxiliar, Santiago de Cuba. Cuba.

Eliecer Prades Escobar, Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Santiago de Cuba. Cuba.

Licenciado en Química. Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Investigador Agregado, Santiago de Cuba. Cuba.

Narvis Cedeño Soularit, Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Santiago de Cuba. Cuba.

Máster en Medios Diagnósticos. Centro de Toxicología y Biomedicina (TOXIMED), Profesor Instructor, Santiago de Cuba. Cuba.

Juan Alberto Castillo-Garit, Universidad de Ciencias Médicas, Cuba.

Doctor en Ciencias Farmacéuticas, especialidad en Química Farmacéutica. Unidad de Toxicología Experimental, Universidad de Ciencias Médicas "Dr. Serafín Ruiz de Zarate Ruiz", Profesor Titular, Villa Clara. Cuba.

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Publicado

2022-09-08

Cómo citar

González-Pérez, Y., González-Diaz, Y., Rodríguez Leblanch, E., Marín-Sánchez, D., Prades Escobar, E., Cedeño Soularit, N., & Castillo-Garit, J. A. (2022). Predicción Ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos. Orange Journal, 4(7), 33–44. https://doi.org/10.46502/issn.2710-995X/2022.7.03

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