PPGBIONF - Doutorado em Bioinformática
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Navegando PPGBIONF - Doutorado em Bioinformática por Autor "Barbosa, Euzébio Guimarães"
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Tese 3D-QSARpy: Combinando estratégias de seleção de atributos e técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos QSAR 3D(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-08-04) Silverio, Priscilla Suene de Santana Nogueira; Barbosa, Euzébio Guimarães; http://lattes.cnpq.br/3197108792266393; http://lattes.cnpq.br/4408967829407525; Oliveira, Amanda Gondim de; http://lattes.cnpq.br/3619642245221227; Canuto, Anne Magaly de Paula; http://lattes.cnpq.br/1357887401899097; Santos, Araken de Medeiros; http://lattes.cnpq.br/8059198436766378; Lima, João Paulo Matos Santos; http://lattes.cnpq.br/3289758851760692; Oliveira, Laura Emmanuella Alves dds Santos Santana deQuantitative Structure Activity Relationship (QSAR) é uma tecnologia da área da química medicinal que busca esclarecer as relações existentes entre estruturas moleculares e suas respectivas atividades biológicas. Para isso, são construídos modelos QSAR a partir dos dados estruturais (1D, 2D, 3D ou 4D) provenientes de uma série de moléculas já testadas para uma determinada atividade. Através de predições realizadas por esses modelos, objetiva-se identificar quais modificações na molécula podem influenciar, reforçando ou não a resposta biológica. Tal tecnologia permite acelerar o desenvolvimento de novos compostos, reduzindo os custos destinados ao planejamento de fármacos. Considerando o contexto brevemente exposto, o presente trabalho apresenta como objetivo geral desenvolver uma metodologia para predição de atividade biológica em moléculas bioativas. A metodologia foi validada com sucesso através da aplicação da ferramenta em dois conjuntos de dados com resultados superiores aos previamente publicados. O primeiro deles envolvendo o tratamento de diabetes, alcançando r2 pred = 0.91. O segundo conjunto referente ao tratamento de câncer, com r2 pred=0.98. Por fim, duas aplicações da ferramenta foram realizadas, contribuindo com a identificação de novas estruturas moleculares bioativas usando diferentes abordagens. Sendo a primeira delas destinada ao tratamento da doença de chagas, incluindo a construção de modelos QSAR híbridos para três séries, obtendo, r2 pred=0.8, 0.68 e 0.85. A segunda aplicação para construção de modelos QSAR-4D foi destinada ao tratamento da tuberculose com r2 pred=0.72. Todos os experimentos realizados, sejam para validação ou para identificação dessas novas moléculas demonstraram, não somente a eficiência da metodologia proposta e da ferramenta desenvolvida, como também a versatilidade de aplicações possíveis por meio dela, seja seguindo o seu pipeline geral, seja utilizando-o parcialmente de modo combinado com outras ferramentas existentes.Tese Triagem virtual e identificação do potencial biológico de derivados espiro-acridínicos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-06-16) Viana, Jéssika de Oliveira; Barbosa, Euzébio Guimarães; http://lattes.cnpq.br/3197108792266393; http://lattes.cnpq.br/0754635433519696; Nascimento, Igor José dos Santos; Alencar Filho, Edilson Beserra de; Lima, João Paulo Matos Santos; https://orcid.org/0000-0002-6113-8834; http://lattes.cnpq.br/3289758851760692; Silva, Marcelo de Sousa daCompostos bioativos têm sido estudados de modo a oferecer melhor eficácia e seletividade contra diversas doenças, representando um cenário promissor no desenvolvimento de fármacos. Recentemente uma série de derivados acridínicos foi sintetizada e exibiu atividade antileishmania. No entanto, o conceito de “um medicamento, uma doença, um alvo” nem sempre é verdadeiro, pois compostos com aplicações terapêuticas previamente descritas podem atuar em mais de um alvo. Baseado nisto, este trabalho objetivou identificar, por triagem virtual inversa (IVS) baseada no receptor, o provável mecanismo de ação de derivados espiro-acridínicos. Adicionalmente, o mecanismo de ação foi comprovado por meio de ensaios enzimáticos in vitro. Utilizando tais abordagens, o capítulo I deste trabalho apresenta a identificação, por meio de metodologias computacionais, do alvo pteridina redutase 1 (PTR1) de L. major como potencial alvo para os compostos espiro-acridínicos. Adicionalmente, encontramos a enzima quitinase B1 (CHIB1) de Aspergillus fumigatus como potencial alvo contra Aspergilose. Para PTR1, os ensaios de docking e dinâmica molecular demonstraram a alta estabilidade do composto 1 no sítio ativo da enzima. Para quitinase, outros derivados foram submetidos a docking e dinâmica molecular, identificando 3 compostos como os de melhor perfil para o alvo. No capítulo II, ensaios in vitro foram realizados para comprovar experimentalmente a ação dos derivados espiro-acridínicos nas enzimas estudadas. Para PTR1, os ensaios in vitro demonstraram KD de 33,1 µM para o melhor composto, enquanto para quitinase o melhor composto apresentou um IC50 de 0.6 ng/µL. Portanto, o presente trabalho demonstrou a alta eficiência do IVS como uma abordagem de predição de alvos. Adicionalmente, o programa permitiu caracterizar sua potência, modalidade de inibição e perfil de interação com seu alvo terapêutico. Desta forma, os derivados espiro-acridínicos podem atuar como inibidores multi-alvo da PTR1 de Leishmania e quitinase de fungos.