Banca de DEFESA: IGOR MIKAEL ALVES DE ARAUJO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IGOR MIKAEL ALVES DE ARAUJO
DATA: 31/08/2023
HORA: 09:30
LOCAL: Link da vídeoconferência: https://meet.google.com/dyr-wvuq-cng
TÍTULO: TRIAGEM VIRTUAL DE ALCALÓIDES ISOLADOS DA FAMÍLIA EUPHORBIACEAE FRENTE A DOENÇA DE CHAGAS
PALAVRAS-CHAVES: Doença de Chagas; Triagem Virtual; Banco de Dados de Produtos Naturais; Alcaloides; moléculas multitarget.
PÁGINAS: 132
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Farmácia
RESUMO: A Doença de Chagas é uma infecção causada pelo parasita Trypanosoma cruzi e é endêmica em vários países da América Latina. O tratamento para a doença de Chagas é limitado a alguns medicamentos, além disso apresentam limitações, incluindo efeitos colaterais significativos e eficácia variável nas diferentes fases da doença. Devido isso há uma necessidade urgente de novos medicamentos para tratar as formas evolutivas do parasita. Produtos naturais, como os derivados de plantas da família Euphorbiaceae, são considerados uma potencial fonte de novos tratamentos. Essas plantas são amplamente utilizadas na medicina tradicional e contêm diversos metabólitos secundários. O objetivo principal foi a identificação de compostos com potencial atividade biológica contra a doença de Chagas através de uma triagem virtual. O foco foram alcalóides isolados da família Euphorbiaceae. Dessa forma, um banco de dados de alcalóides isolados da família Euphorbiaceae foi construído, visando à elaboração de um perfil químico. Um modelo de predição foi elaborado no KNIME. Para isso, o conjunto de dados foi obtido da base de dados ChEMBL, e os compostos foram classificados de acordo com os valores de pIC50 e o cálculo de descritores foi realizado através do software Volsurf. A execução da docagem molecular foi conduzida no software Molegro Virtual Docker, juntamente com a análise das interações para quatro proteínas obtidas no Protein Data Bank. Além disso, as funções de pontuação Moldock score, PLANTS score e Rerank score foram utilizadas, e as energias de ligação foram consensualmente avaliadas. O modelo preditivo desenvolvido classificou moléculas com probabilidade acima de 70% para a forma tripomastigota de T. cruzi, resultando na identificação de 21 moléculas com potencial atividade. As análises de docking molecular foram positivas, indicando interações dos compostos selecionados com as enzimas alvo, evidenciadas por energias negativas. Quanto à absorção, os compostos demonstraram mais de 55% de absorção por via oral, com boa disponibilidade, geralmente com apenas uma violação nas regras. Na análise de toxicidade, somente nove compostos exibiram indícios de toxicidade em um ou dois parâmetros. Após o cálculo dos valores de probabilidade combinada (ancoragem molecular e modelo de predição), a molécula 149 foi selecionada por apresentar um maior percentual em todas as enzimas, demonstrando assim um potencial multitarget. Os resultados das simulações de dinâmica molecular demonstram que o RMSD do complexo para o composto teste (molécula 149) permanece estável. Além disso, pode-se sugerir que por meio dos cálculos de RMSF e energia de interação, o composto teste (molécula 149) interage com este alvo, possibilitando interação, flexibilidade e estabilidade.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - JEFFERSON ALMEIDA ROCHA
Presidente - 1673860 - MARCUS TULLIUS SCOTTI
Interno - 3473934 - SOCRATES GOLZIO DOS SANTOS