Abstract: In this report, non-stochastic and stochastic 2D atom-based linear indices were used to the discrimination of paramphistomicide compounds from inactive ones. Two linear classification-based QSAR models were obtained. These equations, performed considering both non-stochastic and stochastic TOMOCOMD-CARDD descriptors, classify correctly 88.57% of chemicals in database, for a good Mathew’s correlation coefficient of 0.77. A few anthelmintics compounds and other drugs from the Merck Index, Negwer handbook, and Goodman & Gilman were selected/identified by the models as possible paramphistomicide, one of them was found in the recent literature as possessing this activity. The results demonstrate the usefulness of TOMOCOMD-CARDD method for drug discovery of new lead paramphistomicide compounds.

Keywords: linear discriminant analysis, TOMOCOMD-CARDD method, atom-based linear indices, QSAR, virtual screening, paramphistomicides.

Resumen: En este informe se emplearon índices lineales estocásticos y no estocásticos en 2D, basados en átomos, para discriminar los compuestos de acción paramfistomicida de los inactivos. Se obtuvieron dos modelos lineales QSAR basados en la clasificación. Estas ecuaciones, llevadas a cabo teniendo en cuenta descriptores TOMOCOMD-CARDD tanto estocásticos como no estocásticos, clasifican correctamente el 88,57% de los elementos químicos de la base de datos, arrojando un buen coeficiente de correlación de Mathews del 0,77. Los modelos seleccionaron/identificaron algunos compuestos antihelmínticos y otros fármacos del índice Merck, del manual Negwer y de Goodman & Gilman como posibles paramfistomicidas, y la literatura reciente incluye a uno de ellos como poseedor de esta actividad. Los resultados demuestran la utilidad del método TOMOCOMD-CARDD para el descubrimiento de fármacos y de nuevos compuestos líderes de acción paramfistomicida.

Palabras clave: análisis discriminante lineal, método TOMOCOMD-CARDD, índices lineales basados en átomos, QSAR, cribado virtual, paramfistomicidas.