Plataforma integrada para pesquisa e análise de compostos promissores para o tratamento da leishmaniose: LeishMolDB
dc.contributor.advisor | Barbosa, Euzébio Guimarães | |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3197108792266393 | pt_BR |
dc.contributor.author | Pinto, Samara Beatriz de Abreu | |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0482592824667427 | pt_BR |
dc.contributor.referees1 | Jordão, Alessandro Kappel | |
dc.contributor.referees1Lattes | https://lattes.cnpq.br/2003461080025290 | pt_BR |
dc.contributor.referees2 | Cunha, Dannilo Martins | |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9044234076308983 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-07-05T18:17:39Z | |
dc.date.available | 2024-07-05T18:17:39Z | |
dc.date.issued | 2024-06-10 | |
dc.description.abstract | Open-access molecular databases play a crucial role in the evolution of medicinal chemistry. However, the development of new drugs remains a challenge, especially for leishmaniasis, whether visceral or cutaneous. The limited efficacy and toxicity of existing treatments, along with the lack of interest from the pharmaceutical industry due to high costs and low financial returns, highlight the need for new research approaches for this neglected disease. In this context, the LeishMolDB project was developed as an accessible tool to facilitate the discovery of new compounds potentially active against the amastigote forms of Leishmania, allowing the assessment of their viability as future drugs. The selection process for the molecular structures began with a literature review of articles that included IC50 information against amastigotes, selecting the most active compounds. These molecules were designed, archived in tables, converted to 3D SDF format, and then optimized. The implementation of the web platform started with the development of the front-end using HTML, JavaScript, and Tailwind CSS. For the back-end, the Python programming language was employed, with an emphasis on the RDKit library, widely used in computational chemistry. The platform offers five intuitive interfaces that allow users to explore the stored molecules and associated molecular data, such as SMILE, molecular weight, log P, hydrogen bond donors and acceptors, and TPSA. Additionally, it allows the download of structures and ligand-based virtual screening using the Tanimoto coefficient. Thus, LeishMolDB stands out as an important tool, with manually verified 3D structures, aimed at collaborating with the scientific community in the development of new drugs. The continuous sharing of information and updates aims to reduce resources and costs associated with pharmaceutical research. | pt_BR |
dc.description.resumo | Os bancos de dados moleculares de acesso livre desempenham um papel crucial na evolução da química medicinal. No entanto, o desenvolvimento de novos fármacos continua a ser um desafio, especialmente para a leishmaniose, seja visceral ou cutânea. A eficácia limitada e a toxicidade dos tratamentos existentes, juntamente com a falta de interesse da indústria farmacêutica devido aos altos custos e baixo retorno financeiro, ressaltam a necessidade de novas abordagens de pesquisa para essa doença negligenciada. Nesse contexto, o projeto LeishMolDB foi desenvolvido como uma ferramenta acessível para facilitar a descoberta de novos compostos potencialmente ativos contra as formas amastigotas de Leishmania, permitindo avaliar sua viabilidade como futuros fármacos. O processo de seleção das estruturas moleculares começou com um levantamento bibliográfico de artigos que incluíam informações de IC50 contra amastigotas, selecionando os compostos mais ativos. Essas moléculas foram desenhadas, arquivadas em tabelas, convertidas para o formato 3D .sdf e então otimizadas. A implementação da plataforma web começou com o desenvolvimento do front-end, utilizando HTML, JavaScript e Tailwind CSS. Para o back-end, foi empregada a linguagem de programação Python, destacando-se a biblioteca RDKit, amplamente usada na química computacional. A plataforma oferece cinco interfaces intuitivas que permitem aos usuários explorar as moléculas armazenadas e os dados moleculares associados, como SMILE, peso molecular, log P, doadores e aceptores de hidrogênio e TPSA. Além disso, permite o download das estruturas e a triagem virtual baseada em ligantes, utilizando o coeficiente de Tanimoto. Assim, o LeishMolDB se destaca como uma ferramenta importante, com estruturas 3D verificadas manualmente, destinada a colaborar com a comunidade científica no desenvolvimento de novos fármacos. O compartilhamento contínuo de informações e atualizações visa reduzir recursos e custos associados à pesquisa farmacêutica. | pt_BR |
dc.identifier.citation | PINTO, Samara Beatriz de Abreu. Plataforma integrada para pesquisa e análise de compostos promissores para o tratamento da leishmaniose: LeishMolDB. Orientador: Euzébio Guimarães Barbosa. 2024. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Farmácia) - Departamento de Farmácia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, RN, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58609 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Farmácia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Farmácia | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Leishmaniose | pt_BR |
dc.subject | Química Medicinal | pt_BR |
dc.subject | Triagem Virtual | pt_BR |
dc.subject | Bancos de Dados | pt_BR |
dc.subject | Desenvolvimento de Fármacos | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA | pt_BR |
dc.title | Plataforma integrada para pesquisa e análise de compostos promissores para o tratamento da leishmaniose: LeishMolDB | pt_BR |
dc.title.alternative | Integrated platform for research and analysis of promising compounds for the treatment of leishmaniasis: LeishMolDB | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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