Banca de DEFESA: GABRIELA DOS SANTOS RODRIGUES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GABRIELA DOS SANTOS RODRIGUES
DATA : 29/04/2022
HORA: 15:00
LOCAL: Sala virtual no Google meet: https://meet.google.com/vkb-kjja-xar
TÍTULO:

Abordagem combinada de triagem virtual inversa e baseada em ligantes na identificação de alvos proteicos para afidicolina e novos hits contra Leishmania major

PALAVRAS-CHAVES:

Leishmaniose. Afidicolina. Modelagem molecular. Triagem virtual inversa.

PÁGINAS: 95
RESUMO:

A leishmaniose compreende um grupo de doenças causadas por mais de 20 espécies de protozoários do gênero Leishmania, prevalente em países tropicais e em desenvolvimento. O tratamento farmacológico disponível para as formas de leishmaniose apresenta problemas de toxicidade e resistência dos parasitas, tornando necessária a busca por novos agentes terapêuticos. A modelagem molecular é um campo útil para o desenho de fármacos antiparasitários mais seguros e eficientes, especialmente de fontes naturais. Existem na literatura diversos produtos naturais bioativos contra Leishmania spp. com mecanismo de ação desconhecido, dentre eles a afidicolina, um inibidor seletivo de DNA polimerase-α viral e humana, produzido por fungos Cephalosporium aphidicola e Nigrospora sphaerica. Portanto, a presente pesquisa teve como objetivos identificar potenciais alvos biológicos da afidicolina e derivados através de triagem virtual reversa. A busca de alvos de L. major foi realizada no Protein Data Bank (PDB). Os alvos selecionados para docking molecular no servidor DockThor foram aqueles cujos ligantes mostraram similaridade estérica e eletrônica >0,5 em relação à afidicolina e valores de RMSD < 2 Å. Assim, as enzimas N-miristoiltransferase (NMT), metionil t-RNA sintetase (MetRS) emap-quinase (MAPK) foram elencadas como possíveis alvos de afidicolanos. Considerando as propriedades farmacocinéticas e físico-químicas inadequadas da afidicolina e derivados, foi realizado o alinhamento das moléculas no servidor PharmGist para construção de modelo farmacofórico. O modelo foi avaliado por análise grupamento hierárquico (HCA) e correlação de Pearson no software Minitab. Devido ao número de propriedades hidrofóbicas, um modelo foi construído para cada alvo e submetido à triagem virtual no servidor Pharmit. Os hits encontrados foram filtrados através de cálculo de propriedade fármaco-similar no software Osiris DataWarrior, alertas de toxicidade no software Derek e farmacocinética no servidor PreADMET. O servidor SwissADME também foi utilizado para predição da solubilidade em água e acessibilidade sintética. Ao final, foram encontradas 02 moléculas para NMT, 09 para MetRS (sendo duas em comum a NMT) e nenhuma para MAPK. A fim de avaliar potencial mecanismo dual, as moléculas foram ancoradas em NTM, MetRS e MAPK através do servidor DockThor. Análises estatísticas dos 07 melhores valores de afinidade de ligação (∆G) de cada complexo foram realizadas no software GraphPad Prism por meio dos testes ANOVA-one way e ANOVA-two way.Os resultados mostraram as moléculas MP-002-507-460, MP-002-528-375 e MP-002-911-105 exibiram valores de ∆G significativamente comparáveis aos ligantes co-cristalizados e superiores à miltefosina, utilizada como controle negativo. No entanto, foi observada seletividade considerável para NMT. Após análise das interações no software Discovery Studio, apenas MP-002-507-460 e MP-002-911-105 apresentaram padrões de interação mais semelhantes ao controle positivo. A predição da atividade biológica através do servidor PASS revelou que as duas moléculas, análogas de esteroides, exibiram probabilidade moderada de atuarem como agentes leishmanicidas. Assim, as duas moléculas encontradas por meio de triagem virtual são candidatas promissoras a ensaios in vitro sobre modelos de LmNMT para validação dos resultados teóricos apresentados neste trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - RYAN DA SILVA RAMOS
Externo à Instituição - GLAUBER VILHENA DA COSTA - UNIFAP
Presidente - 2375623 - GABRIELA BIANCHI DOS SANTOS
Externa ao Programa - 1661684 - KELLY CHRISTINA FERREIRA CASTRO