Banca de DEFESA: RENATA PRISCILA BARROS DE MENEZES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RENATA PRISCILA BARROS DE MENEZES
DATA: 25/08/2022
HORA: 08:00
LOCAL: Link para videoconferência: https://meet.google.com/pii-swwp-pfq
TÍTULO: Desenho computacional de metabólitos secundários de Annonaceae: Seleção e atividades antiparasitárias
PALAVRAS-CHAVES: Annonaceae, QSAR, aprendizado de máquina, triagem virtual baseada em ligante, antiparasitária, metaboloma
PÁGINAS: 411
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Farmácia
RESUMO: As plantas são fontes ricas de produtos naturais, que por sua vez são fonte potencial de substâncias bioativas para o desenvolvimento de novos medicamentos. A família Annonaceae é extremamente rica em metabolitos secundários, com grande diversidade química, apresentando uma grande variedade de potencial biológico. O uso de técnicas computacionais para a descoberta de novos fármacos tem se tornado cada vez mais comum e necessário, uma vez que leva à redução de custos de pesquisa e tempo. O desenvolvimento de drogas assistido por computador permite a exploração de grandes bases de dados químicos, reduzindo esses bancos a conjuntos de moléculas com potencial elevado de atividade biológica, processo conhecido como triagem virtual. Portanto, este estudo tem como objetivo realizar estudos computacionais com vistas a obtenção de moléculas promissoras com atividade biológica para as doenças negligenciadas, doença de Chagas e leishmaniose a partir de banco de dados de metabólitos secundários de Annonaceae. Além de investigar o potencial leishmanicida de extratos de quatro espécies de Annona (Annona glabra, Annona mucosa, Annona sylvatica e Annona dolabripetala) por meio de uma abordagem metabolômica usando análise estatística multivariada (PCA e PLS) e dados de LC-MS, para correlacionar dados espectroscópicos com atividade leishmanicida, buscando sugerir compostos ou grupos de compostos responsáveis pela atividade biológica. No capítulo 1 foi realizada uma revisão dos estudos de atividade biológica realizados com espécies da família Annonaceae objetivando evidenciar quão versátil e promissora é essa família na busca por novas drogas. No capítulo 2 foi realizada uma revisão sobre aprendizado de máquina aplicado a QSAR, escrito em português, com intuito de abordar o assunto de forma simples e didática para estudantes e pesquisadores que estão iniciando nesta área tão promissora e importante. No capítulo 3 a partir da construção de um banco de dados com os metabolitos secundários já isolados da família Annonaceae entre os aos de 1970 e 2019, foi realizada uma análise quimiotaxonômica utilizando a classe de diterpenos. Através deste estudo quimiotaxonômico foi possível separar as tribos Annoneae, Xylopieae e Miliuseae de acordo com a separação morfológica e taxonômica da família. Esse fenômeno permite prever a localização de um determinado diterpeno nas tribos Annoneae, Xylopieae e Miliuseae das Annonaceae e buscar esses metabólitos secundários e seus potenciais biológicos de forma mais eficaz. Nos capítulos 4 e 5 são realizados estudos de triagem virtual baseada em ligante em busca de moléculas com potencial atividade antichagásica e leishmanicida utilizando o banco de dados de metabólitos secundários de Annonaceae, constituído por 1860 moléculas. Os modelos preditivos criados para L. amazonensis e T. cruzi obtiveram uma acurácia acima de 72%. Para os dois protozoários foi possível identificar moléculas potencialmente ativas, selecionar algumas delas e realizar o teste in vitro. Para o T. cruzi o ácido 13-epicupressico foi o mais promissor, pois foi previsto como composto ativo no estudo in silico contra a forma amastigota do T. cruzi, além de possuir atividade in vitro contra a forma epimastigota. Já para L. amazonensis O triterpeno lupeol, apresentou a melhor atividade em ensaios biológicos in silico e in vitro para a forma promastigota, além de possuir probabilidade de potencial ativo superior a 77% contra a forma amastigota. No capítulo 6 foi realizado uma análise metabolômica utilizando análise estatística multivariada (PCA e PLS) e dados de LC-MS, para correlacionar dados espectroscópicos com atividade leishmanicida, buscando sugerir compostos ou grupos de compostos responsáveis pela atividade biológica de 4 espécies de Annona.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANGELICA RIBEIRO SOARES
Interno - 032.255.374-11 - FRANCISCO JAIME BEZERRA MENDONÇA JÚNIOR - UEPB
Externo ao Programa - 1961965 - KRISTERSON REINALDO DE LUNA FREIRE
Interno - 6332292 - MARCELO SOBRAL DA SILVA
Presidente - 1673860 - MARCUS TULLIUS SCOTTI