Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VALERIA VIEIRA MOURA PAIXAO
DATA: 28/07/2021
HORA: 14:00
LOCAL: videoconferência
TÍTULO: ESTUDOS IN SILICO PARA A SELEÇÃO DE SUBSTÂNCIAS
COM POTENCIAL ATIVIDADE DE INIBIÇÃO DA TIOREDOXINA
GLUTATIONA REDUTASE DO SCHISTOSSOMA MANSONI
PALAVRAS-CHAVES: Schistosoma mansoni. Esquistossomose. SmTGR. QSAR.
Alcaloides
PÁGINAS: 57
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
RESUMO:
A esquistossomose é uma doença tropical negligenciada causada pelo parasita
Schistosoma mansoni e afeta cerca de 200 milhões de pessoas por ano.
Atualmente, o tratamento da esquistossomose é realizado com quimioterapia. O
fármaco amplamente utilizado é o praziquantel (PZQ) atingindo taxas de cura de
60 a 70%, porém não é eficaz contra sua forma juvenil imatura. Assim, torna-se
necessário o desenvolvimento de novos fármacos esquistossomicidas. Neste
sentido, a SmTGR (tioredoxina glutationa redutase), responsável pelo
metabolismo redox do parasita, foi validada como um alvo promissor para o
desenvolvimento de fármacos. Deste modo, há um interesse global em produtos
naturais (NPs) como ponto de partida para a descoberta e desenvolvimento de
medicamentos para o tratamento da esquistossomose. Assim, produtos naturais
possuem diversas estruturas, desta forma, serve como fonte valiosa para novos
esqueletos químicos no desenvolvimento de fármacos. Neste sentido, a triagem
virtual vem sendo amplamente empregada na pesquisa de produtos naturais.
Apesar de já existirem modelos robustos de predição de atividade
esquistossomática, nenhum é específico para alcaloides como inibidor da
SmTGR. Diante do exposto, o objetivo desta pesquisa é gerar modelos QSAR a
ser utilizado para triagem virtual no banco de dados de alcaloides a fim de
identificar alcaloides promissores em inibir a SmTGR para o tratamento da
esquistossomose. Para isso, um banco de dados denominado PubChem
Bioassay Database (AID: 485364) foi selecionado e um banco de contendo
alcaloides foi criado. Seis modelos de classificação QSAR-2D foram construídos
e o melhor modelo foi selecionado para realização da triagem virtual no banco
de alcaloides