Triagem virtual híbrida, predições admet e modelagem molecular de compostos 2-aminotiofenos frente ao HIV-1

Abstract

O HIV é um vírus que afeta mais de 37 milhões de pessoas em todo o mundo, onde apenas 23,3 milhões recebiam tratamento retroviral em 2018, de acordo com a OMS, apenas 62% recebiam tratamento anti-HIV. Muitos grupos de pesquisa estão em busca de novos medicamentos para tratar e combater infecções crônicas causadas pelo vírus no corpo. Entre esses alvos estão três enzimas envolvidas no ciclo de vida do HIV: a transcriptase reversa, que é uma enzima responsável pela biossíntese do DNA viral do corpo. O RNA do vírus, a enzima protease responsável pela clivagem do DNA viral em unidades menores e funcionais, e a integrase, que é uma enzima responsável pela integração dessas unidades menores e funcionais no DNA dos linfócitos T CD4 +, dando a possibilidade de multiplicação retroviral e morte prematura. dessas células de defesa, cuja diminuição da concentração no organismo, deixa o infectado suscetível à doença oportunista devido à síndrome da imunodeficiência adquirida. Por conta disso, muitas pesquisas objetivam inibir uma dessas enzimas para tentar combater a progressão da AIDS, esta pesquisa teve como objetivo verificar através de técnicas in silico a possível atividade inibitória de um conjunto de derivados 2-aminotiofênicos contra essas três enzimas. , conceitos de planejamento racional de medicamentos, como triagem virtual e modelagem molecular, foram empregados, usando diferentes ferramentas computacionais como modelos de predição, taxa de absorção baseada na área topológica total, violação da regra de Lipinski, docking molecular e análise. de metabólitos hepáticos. Após todas as análises foi possível concluir que 07 compostos dos 180 inicialmente testados poderiam ter atividade potencial contra o HIV-1 com baixo efeito toxicológico.