Estudos de modelagem molecular para uma série de derivados piridínicos com ação antichagásica

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Fioravanti, César Maschio
• 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: Chagas disease; Doença de Chagas; Medicinal chemistry; Modelagem molecular; Molecular modeling; QSAR; Química medicinal
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-22042015-170113/

A doença de Chagas é uma doença tropical negligenciada de alta prioridade nos programas de pesquisa e desenvolvimento da Organização Mundial da Saúde (OMS). Endêmica em 21 países da América Latina, a doença tem recentemente se tornado uma preocupação de saúde em outras regiões do planeta, como a América do Norte, Europa, Oceania e Ásia. Causada pelo parasita Trypanosoma cruzi, a doença de Chagas atinge 8-10 milhões de pessoas, de acordo com estimativas da OMS. Os únicos dois medicamentos disponíveis para o tratamento da doença são ineficazes e causam graves efeitos adversos. Este panorama tem evidenciado a urgência por novos agentes terapêuticos. O objetivo desta dissertação de mestrado é o desenvolvimento de modelos de relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR, na sigla inglesa para quantitative structure-activity relationships) para uma série de derivados piridínicos inspirados em um composto líder com potente ação anti-T. cruzi. Os modelos de QSAR foram gerados com os métodos holograma QSAR (HQSAR, na sigla inglesa para hologram QSAR); análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA, na sigla inglesa comparative molecular field analysis); e análise comparativa dos índices de similaridade estrutural (CoMSIA, na sigla inglesa para comparative molecular similarity indices analysis). Os modelos identificaram as principais características estruturais que determinam a potência biológica destes compostos. Além disso, os modelos possuem alta consistência estatística e elevada capacidade de predição para novas moléculas. Os resultados apresentados revelam a utilidade dos modelos de QSAR no planejamento de novos antichagásicos mais potentes dentro da diversidade química explorada.