Planejamento e identificação “in silico” de novos candidatos a protótipos de fármacos antitumorais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Silva, Arthur de Carvalho e
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás; Faculdade Farmácia - FF (RG); Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciências Farmacêuticas (FF)
• Palavras-chave em Português: QSAR; CADD; Planejamento de fármacos; Câncer; Bcl2; Drug; Design; Cancer; CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIA
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5989

Câncer é um grupo de doenças caracterizadas pela proliferação celular descontrolada como resultado de alterações epigenéticas, genéticas e mutações acumuladas ao longo do tempo. Células tumorais podem invadir outros tecidos no organismo em um processo chamado metástase, agravando consideravelmente o prognóstico do paciente. No Brasil, para o biênio de 2014/2015 são esperados 576 mil novos casos e, em todo o mundo, segundo a OMS, são esperados 27 milhões de novos casos de câncer no ano de 2030 e 17 milhões de mortes pela doença. As proteínas antiapoptóticas da família Bcl-2 são fundamentais para a sobrevida das células tumorais, uma vez que as mantém funcionais mesmo frente a estímulos de morte celular. Neste estudo foram compilados, integrados e preparados os maiores conjuntos de dados disponíveis publicamente contendo registros de atividade biológica contra a proteína antiapoptótica Bcl-xL. Modelos farmacofóricos robustos e preditivos bem como modelos de QSAR em consonância com as recomendações da OECD foram gerados. As taxas de acerto dos modelos farmacofóricos discriminaram estruturas ativas de inativas com taxa de 0,68-0,92 de sucesso e os modelos de QSAR discriminaram estruturas ativas e inativas com taxa de 0,89-0,93 de sucesso. A série de dados NCI 2014 foi preparada cuidadosamente para ser submetida ao processo de triagem virtual, no qual foi usado o melhor modelo farmacofórico como filtro molecular. Dentre os 280 mil compostos presentes na série de dados do NCI, 1407 compostos passaram para a etapa seguinte, na qual o melhor modelo consenso de QSAR foi usado para predizer as atividades dos compostos. Ao final, os 50 melhores compostos foram selecionados para serem adquiridos e prosseguirão para avaliação experimental como potenciais candidatos a inibidores da proteína antiapoptótica Bcl-xL.