Análise energética in silico da interação do ER? com estrogênios relacionados a neoplasma mamária: estradiol e dietilestilbestrol

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Costa, Aranthya Hevelly de Lima
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
DFT
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26016
Resumo: O câncer de mama é uma doença hormônio-dependente, que possui vários subtipos diferentes, padrões de expressão de genes e manifestações distintos (CHENG et al., 2002). Segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA), nas mulheres, apresenta a maior incidência e mortalidade, tanto em países em desenvolvimento quanto em países desenvolvidos. A maioria das neoplasias mamárias são ER + (receptor de estrogênio positivo), isto é, dependentes de 17β-estradiol e o número de ERα (receptor de estrogênio subtipo alfa) é superior ao número de ERβ (receptor de estrogênio subtipo beta), evidenciando a importância do subtipo alfa nesta doença. Este trabalho mensurou as energias de ligação individual dos resíduos que compõem o ERα com o 17β-estradiol e Dietilestilbestrol, utilizando a simulação computacional. Para tanto, foi empregado a Teoria do Funcional Densidade (DFT) e o Método de Fracionamento Molecular com Caps Conjugados (MFCC). Os resultados obtidos constataram que os resíduos com os valores energéticos mais significativos são: GLU353, LEU391, MET343, LEU346, MET388, ARG394, PHE404, HIS524, ASP411, LEU525, ARG352 e ARG548. Estes resultados ajudam a caracterizar a interação entre o 17β-estradiol e o Dietilestilbestrol com o ERα e, por sua vez, podem ser utilizados como base para estudos, planejamento estrutural do fármaco, modulação dos fármacos existentes, tal como para o design de novas drogas.