Técnicas computacionais aplicadas a uma série de antagonistas do receptor 5-HT6 - potencial alvo para a doença de Alzheimer

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Aldineia Pereira da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-26072021-103302/
Resumo: Os receptores acoplados à proteína G (GPCR) são alvos de aproximadamente um terço dos medicamentos atualmente comercializados no mundo. Nos últimos anos, o receptor 5-HT6 (família GPCR) vem atraindo atenção devido à sua localização em áreas do cérebro envolvendo memória e aprendizagem, o colocando como um dos principais alvos na busca por novas abordagens terapêuticas anti-Alzheimer, uma vez que os medicamentos em uso não são eficazes. Com o número crescente de idosos acometidos por essa enfermidade, especialmente no Brasil, assomado à inefetividade dos tratamentos disponíveis, é urgente que se investiguem novas terapias medicamentosas para aplacar esse problema. Nesta linha, acredita-se que a administração de antagonistas do receptor 5-HT6 pode contribuir para mitigar os problemas relacionados à perda de memória e à deterioração da aprendizagem, efeitos esses associados à doença de Alzheimer. Para aumentar as chances de se obter terapias medicamentosas eficazes diante das perdas amnésicas decorrentes dessa enfermidade, planejou-se novos antagonistas do receptor 5-HT6 lançando-se mão de abordagem in Silico. Os novos compostos foram submetidos aos modelos QSARs aqui gerados e promissores valores de atividade biológica foram obtidos. Esses achados, somados ao ótimo perfil ADME/Tox alcançado via aplicação de ferramentas computacionais, qualificam esses potenciais antagonistas para futuras abordagens experimentais, o que poderiam confirmar suas características drogáveis.