Banca de DEFESA: IZABELLE SALVIANO DE VASCONCELOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IZABELLE SALVIANO DE VASCONCELOS
DATA: 26/03/2026
HORA: 14:00
LOCAL: AUDITORIO DO IpeFarm
TÍTULO: BUSCA FARMACOFÓRICA BASEADA EM GRUPOS QUÍMICOS IDENTIFICA MOLÉCULAS PROMISSORAS CONTRA AS PROTEÍNAS DO SARS-CoV-2.
PALAVRAS-CHAVES: SARS-CoV-2. Busca farmacofórica. Triagem virtual. Pockets.
PÁGINAS: 136
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Biotecnologia
RESUMO: A pandemia causada pelo SARS-CoV-2 evidenciou a necessidade de novas estratégias terapêuticas, especialmente frente a emergência de variantes com maior transmissibilidade e escape imunológico. Nesse panorama, a triagem virtual surge como uma estratégia promissora in silico para a descoberta de medicamentos auxiliado pelo computador. Entre os produtos naturais promissores no desenvolvimento de novos fármacos, destaca-se a rutina, estudada por suas propriedades farmacológicas e atividade antiviral. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo realizar busca farmacofórica, usando como modelo, grupos químicos gerados com análogos de rutina, objetivando identificar moléculas capazes de inibir as proteínas do SARS-CoV-2. Inicialmente, 220 moléculas com similaridade estrutural à rutina foram baixadas no banco de dados PubChem. Para escolha dos alvos foram selecionadas 4.124 estruturas tridimensionais das proteínas do SARS-CoV-2 do PDB e filtradas por similaridade estrutural, permanecendo aquelas com RMSD >0.5 angstrons, resultando em 1.569 estruturas 3D. A partir dessas estruturas foram preditas 193.561 pockets com o fpocket sendo mantidas 4.000 com druggability score ≥ 0,5. Os 4.000 pockets e 220 ligantes selecionados foram preparados e submetidos ao docking, totalizando 346.952 complexos gerados pelo QuickVina 2, contabilizando mais de 3 milhões de interações com o PLIP, gerando 1.268 grupos químicos, que foram utilizados para busca farmacofórica. A busca farmacofórica foi realizada pelo Pharmit em 10 bancos de dados utilizando como filtros: a faixa de peso molecular entre 300 e 600, logP e número de ligações rotacionáveis entre 3 e 6, número de hidrogênios aceptores de 4 a 12 e doadores de 0 a 6. Essa triagem resultou em 174.359 moléculas que foram submetidas à minimização de energia e, posteriormente avaliação do perfil farmacocinético no ADMET-AI, observando que 67.912 moléculas destacaram-se com perfis ADMET favoráveis, apresentando melhor perfil farmacocinético quando comparado aos fármacos emergenciais. Destacaram-se dentre as melhores moléculas: PubChem44547198, PubChem70314279, PubChem58529387, CHEMBL3684358, PubChem118272888, PubChem117674117, CHEMBL2347569, CHEMBL2348247, PubChem68303446, PubChem156084696, PubChem122668673, PubChem155203322, PubChem122512930, PubChem135137117 e PubChem131964856 que reuniram os melhores parâmetros de afinidade, ADMET e segurança toxicológica. Estas moléculas interagem nos complexos 8SDG-pocket 66, 8FEZ-pocket 228, 8H3E-pocket 2, 8H3E-pocket 3 e 8DRU-pocket 1 com melhores afinidades de ligação (entre -11 e -14,1 kcal/mol). A análise de caracterização de interações demonstrou que as moléculas destacadas apresentam padrões de ligação semelhantes aos descritos na literatura, sugerindo um possível efeito inibitório contra o SARS-CoV-2. Esses achados evidenciam a relevância desses compostos como potenciais candidatos terapêuticos, sendo sugeridas para futuras análises in vivo e in vitro. Ademais, os resultados corroboram o potencial da abordagem híbrida de triagem virtual na busca de candidatos promissores à terapia contra o SARS-CoV-2.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1273899 - EDSON LUIZ FOLADOR
Interno(a) - 2008919 - ENEAS RICARDO DE MORAIS GOMES
Interno(a) - 2016711 - IAN PORTO GURGEL DO AMARAL
Externo(a) ao Programa - 1433381 - NEILA LIDIANY RIBEIRO