Estudos in silico no planejamento de candidatos a novos fármacos na terapia do câncer de mama e de reposição hormonal

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Salum, Lívia de Barros
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: CoMFA; Drug design; Estrogen receptor; HQSAR; Planejamento de fármacos; Receptor de estrógeno
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09042008-121318/

Os estrógenos exercem importantes efeitos fisiológicos através dos dois subtipos dos receptores de estrógeno humanos (hERs), alfa (hER?) e beta (hER?). Enquanto hER? é um importante alvo macromolecular no desenvolvimento de fármacos para o tratamento do câncer de mama, hER? é um alvo promissor no desenvolvimento de agentes terapêuticos para a terapia de reposição hormonal. O progresso no planejamento de moduladores apresentando maior potência, afinidade e seletividade, entretanto, requer a otimização múltipla de interações intermoleculares fármaco-receptor. A Química Medicinal moderna, de forte caráter multidisciplinar, fornece um arsenal de alternativas e estratégias úteis no processo de planejamento de novos fármacos. As ferramentas de modelagem molecular e de estudos das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR) estão integradas a esse processo, sendo de extremo valor na busca por moléculas bioativas com propriedades múltiplas otimizadas. Para a realização deste trabalho, conjuntos padrões de dados foram organizados para diferentes classes químicas de potentes moduladores dos ERs. Esses conjuntos padronizados para os subtipos do hER, contendo a informação qualificada sobre a estrutura química dos ligantes associada a medida da propriedade farmacológica correspondente, estabeleceram as bases para o desenvolvimento de modelos empregando os métodos holograma QSAR, CoMFA e GRID/PCA. Os modelos finais de HQSAR e CoMFA possuem elevada consistência interna e externa, apresentando bom poder de correlação e predição das propriedades alvo. Juntamente com as informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, os modelos de QSAR e GRID/PCA construídos são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos moduladores seletivos do ER possuindo maior afinidade e potência.