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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20276
Tipo: Tese
Título: Design racional de fármacos auxiliado por computador com vistas ao direcionamento da síntese de novos derivados híbridos tiofeno-indólicos para o tratamento da leishmaniose
Autor(es): Félix, Mayara Barbalho
Primeiro Orientador: Scotti, Marcus Tullius
Primeiro Coorientador: Mendonça Junior, Francisco Jaime Bezerra
Resumo: A quimioinformática se apresenta por meio de uma gama de aplicações no campo do design de medicamentos de forma a contribuir na identificação dos novos compostos contra uma variedade de doenças. Entre estas, a leishmaniose, cujo tratamento atual requer aprimoramento por acarretar diversos efeitos colaterais e não ter eficácia desejada. Com isso, este estudo visou o planejamento de novas moléculas derivadas do 2-aminotiofeno indólico usando ferramentas computacionais, síntese e avaliação biológica de forma a compreender sua eficácia contra Leishmania amazonensis (sp.). Além disso, predizer a atividade destes novos compostos frente a outras três espécies de Leishmania, utilizando a plataforma virtual Chembench. Para isso, com base na estrutura química dos híbridos de tiofeno-indol, foram construídos modelos de regressão e realizados o docking molecular. Os dados obtidos foram utilizados como base para o projeto de 92 novas moléculas com pIC50, sendo seis compostos selecionados para a síntese e para realização de ensaios biológicos (atividade leishmanicida e citotoxicidade). Em paralelo, partindo de bancos de dados de plantaformas virtuais (ChemBl e PubMed), foram construídos modelos de predição qualitativos no Chembench, de forma que, foram preditas as atividades dos novos derivados frente as espécies: L. donovani, L. infantum e L. braziliensis, utilizando descritores CDK e DRAGON 7 e os algoritmos Random Forest (RF) e kNN (MuDRA). Assim, por meio dos modelos de predição e docking molecular, pode-se inferir as características que poderiam ter influências positivas na atividade leishmanicida dos compostos planejados. Dos compostos sintetizados, um terço apresentou atividades anti-Leishmania promissoras com CI50 variando de 2,16 e 2,97 μM (contra formas promastigotas) e 0,9 e 1,71 μM (contra formas amastigotas), com índices de seletividade (IS) maiores do que os dos fármacos de refência utilizados e apresentando baixa citotoxidade frente à macrófagos. Dos modelos obtidos no Chembench. Selecionou-se duas estruturas com boa predição para duas espécies (37 e 87) e uma em comum com as três espécies estudadas (42), estrutura semelhante a derivados tiofênicos indólicos já avaliados biologicamente. Esses resultados demonstram a capacidade do planejamento racional de medicamentos baseado na Relação Quantitativa Estrutura-Atividade (QSAR) de prever moléculas com potencial leishmanicida promissor e confirmar o potencial de híbridos tiofeno-indol como potenciais novos agentes leishmaniais.
Abstract: Chemoinformatics is presented through a range of applications in the field of drug design in order to contribute to the identification of new compounds against a variety of diseases. Among these, leishmaniasis, whose current treatment requires improvement because it has several side effects and does not have the desired efficacy. With this, this study aimed at the planning of new molecules derived from the indolic 2-aminothiophene using computational tools, synthesis and biological evaluation in order to understand its effectiveness against Leishmania amazonensis (sp.). In addition, to predict the activity of these new compounds against three other Leishmania species, using the virtual platform Chembench. For this, based on the chemical structure of the thiophene-indole hybrids, regression models were constructed and molecular docking was performed. The data obtained were used as the basis for the design of 92 new molecules with pIC50, with six compounds selected for synthesis and for carrying out biological tests (leishmanicidal activity and cytotoxicity). In parallel, starting from databases of virtual plantforms (ChemBl and PubMed), qualitative prediction models were built in the Chembench, so that the activities of the new derivatives were predicted against the species: L. donovani, L. infantum and L braziliensis, using descriptors CDK and DRAGON 7 and the algorithms Random Forest (RF) and kNN (MuDRA). Thus, through the prediction models and molecular docking, one can infer the characteristics that could have a positive influence on the leishmanicidal activity of the planned compounds. Of the synthesized compounds, one third had promising anti-Leishmania activities with IC50 ranging from 2.16 and 2.97 μM (against promastigote forms) and 0.9 and 1.71 μM (against amastigote forms), with selectivity indexes (SI) greater than those of the reference drugs used and presenting low cytotoxicity against macrophages. From the models obtained in the Chembench. Two structures were selected with good prediction for two species (37 and 87) and one in common with the three species studied (42), a structure similar to indole thiophene derivatives already biologically evaluated. These results demonstrate the ability of rational drug planning based on the Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) to predict molecules with promising leishmanicidal potential and confirm the potential of thiophene-indole hybrids as potential new leishmanial agents.
Palavras-chave: QSAR
Design de drogas
2-amino-tiofeno
Indol
Atividade anti-Leishmanial
Leishmania (spp.)
Drug design
2-aminothiophene
Anti-Leishmanial activity
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Farmacologia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Produtos Naturais e Sintéticos Bioativos
Tipo de Acesso: Acesso aberto
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20276
Data do documento: 27-Ago-2020
Aparece nas coleções:Centro de Ciências da Saúde (CCS) - Programa de Pós-Graduação em Produtos Naturais e Sintéticos Bioativos

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