Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2007 |
Autor(a) principal: |
Ferreira, Leonardo Luiz Gomes |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17092008-151521/
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Resumo: |
A Protease do Vírus da Imunodeficiência Humana Tipo 1 (HIV-1 PR, EC 3.4.23.16) é um alvo macromolecular de grande importância no desenvolvimento de fármacos na terapia da Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS). As maiores indústrias farmacêuticas do mundo concentram inúmeros esforços em estudos acerca desta proteína, que desde a introdução do saquinavir (Invirase®) na terapêutica em 1995, tem se mantido como um alvo fundamental para a descoberta de novos fármacos anti-HIV. A protease do vírus HIV-1 possui uma história rica de enorme sucesso no processo de descoberta e desenvolvimento de fármacos. A Química Medicinal moderna, de forte caráter multidisciplinar, fornece um arsenal de alternativas e estratégias racionais úteis no processo de planejamento de novos fármacos. Uma das tecnologias muito empregadas com sucesso é o estudo das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR) para conjuntos de dados padrões. Os estudos de QSAR visam identificar e quantificar no complexo campo de modelagem as relações entre a estrutura e atividade de uma série de moléculas. Na presente dissertação de mestrado, foram realizados estudos de QSAR bi- (2D) e tridimensionais (3D) empregando, respectivamente, as técnicas holograma QSAR (HQSAR) e a análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA), visando à geração de modelos preditivos para um conjunto de inibidores da protease do HIV-1. Os modelos gerados, associados às informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos inibidores mais potentes e seletivos da protease do HIV-1. |