A modelagem das interações entre macromoléculas e ligantes ainda se depara com diversos desafios na área de desenho de fármacos assistidos por computador. Apesar do crescimento da área, temas como a flexibilidade do receptor, funções de pontuação e solvatação ainda têm sido alvo de intensa investigação na comunidade científica. Com o objetivo de analisar a interação em milhares ou milhões de complexos, é imprescindível uma boa harmonização entre o custo computacional e a acurácia dos métodos computacionais que permitem a classificação de ligantes de acordo com a energia de interação. O LiBELa (Ligand Binding Energy Landscape) é um programa de docagem molecular com abordagem híbrida, ou seja, utiliza informações do ligante e do receptor durante o processo de docagem. Inicialmente, as características estéricas e eletrostáticas de um ligante de referência (cristalográfico, por exemplo) são utilizadas nos cálculos de similaridade e sobreposição, obtendo assim uma conformação inicial pré-otimizada do ligante testado. Em seguida, a energia de interação é minimizada no sítio ativo de receptor a partir de potenciais energéticos. Quatro funções de pontuação baseadas em campo de força foram testadas e otimizadas, compostas por potenciais de van der Waals, de Coulomb, e uma função empírica de solvatação denominada função de Stouten-Verkhivker (SV). A flexibilidade do sistema foi tratada através da geração de confôrmeros que amostram os graus de liberdade dos ligantes descritos como semi-rígidos e através de potenciais atenuados que suavizam a superfície de energia de interação, permitindo interações em distâncias interatômicas antes repulsivas. Como ponto de partida, os métodos implementados no programa LiBELa demonstraram resultados satisfatórios nos testes de cross- e self-docking, mostrando ser uma ferramenta eficiente em encontrar os modos de ligação cristalográficos de forma equivalente ou até melhor às dos programas comparados. Através de testes de enriquecimento nos conjuntos de dados DUD, DUDE e CM-DUD, foram otimizadas de forma sistemática as constantes dielétrica, do termo de solvatação, e dos termos de atenuação. Também foi realizado um paralelo entre as funções de pontuação, incluindo a atenuação e o termo de solvatação. Estes mesmos testes mostraram resultados superiores do LiBELa de 39% e 15% em comparação com um programa baseado puramente no receptor (DOCK 6.6), relativo à média da área sob a curva em escala semi-logarítmica nas bases de dados DUDE e DUD respectivamente. Apesar da função de solvatação SV implementada no LiBELa apresentar boa correlação com dados experimentais (r=0,72) e com o modelo Zou GB de solvatação (r=0,88), não apresentou correlação significativa com os métodos GB e PB implementados no pacote de programas disponível no AmberTools. Comparadas às funções de pontuação do LiBELa, as funções com correção para solvatação apresentaram pior enriquecimento, salvo alguns alvos específicos. Por fim, foram realizados ensaios de docagem molecular utilizando como alvo uma enzima β-galactosidase da família GH42, cuja estrutura fora resolvida em nosso grupo. Os resultados permitiram conclusões acerca de como o modo de ligação interfere na preferência de ligação entre dissacarídeos de ligações glicosídicas distintas, consistentes com dados experimentais de ensaios cinéticos de ligação. / Modeling the interactions between macromolecules and ligands still faces several challenges in the computer-aided drug design area. Despite the growth in the area, subjects such as receptor flexibility, scoring functions and solvation still have been widely explored in the scientific community. In order to analyze the interaction for thousands or millions of complexes, a good harmonization between the computational cost and the accuracy of the calculation methods in molecular docking programs is essential. LiBELa (Ligand Binding Energy Landscape) is a hybrid approach program that uses both ligand and receptor information for ligand docking. Initially, the steric and electrostatic characteristics from a reference binder (crystallographic, for example) are used to similarity and overlay calculations, thus obtaining an initial conformation of the ligand tested. Then, within the receptor´s active site, the interaction energy is minimized using energetic potentials. Four force field-based scoring functions were tested and optimized, composed of van der Waals and Coulomb potentials and an empirical solvation function called Stouten-Verkhivker (SV). Concerning the system flexibility, besides the confomers generation that sample the degrees of freedom for semi-rigid ligands, attenuated potentials smooth the energy surface allowing interactions between previously repulsive interatomic distances. As a starting point, LiBELa performed satisfactorily in the cross- and self-docking tests, showing that is an eficient tool to reproduce crystallographic binding modes equivalently to or even better than reference programs. Through enrichment of DUD, DUDE and CM-DUD datasets, the dielectric constant, solvation and softening terms were systematically optimized. It also allowed a parallel between scoring functions, including attenuation and solvation term. Finally, it revealed the LiBELa showed an enhancement of 39% and 15% as compared to the purely receptor-based program DOCK 6.6, relative to the mean of the area under the curve on a semi-logarithmic scale in the DUDE and DUD databases respectively. Although the SV solvation function implemented in LiBELa showed good correlations with experimental data (r = 0.72) and with the Zou GB / SA solvation method implemented in DOCK6 (r = 0.88), it did not show significant correlation with the GB/SA and PB/SA methods implemented in AmberTools. Comparing all the LiBELa tested scoring functions, those including solvation correction showed worse enrichments, except for some specific targets. Finally, molecular docking experiments using LiBELa were conducted with a β-galactosidase from GH42 family, whose structure was solved in our group. The results allowed conclusions concerning how the binding mode interferes the preference for some disaccharides of distinct glycosidic bonds, consistent with experimental data from kinetic assays.

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O mercado da indústria petrolífera tem aumentado consideravelmente seus investimentos em projetos, dada a importância desse setor para o desenvolvimento de um país. O elevado número de projetos faz com que seus objetivos sejam cada vez mais difíceis de serem alcançados, seja pela competição de recursos, pela alta complexidade ou mesmo pela interferência entre eles. A área de logística, um dos elos da cadeia produtiva desse mercado especialmente a de transporte marítimo, possui projetos caracterizados pela manutenção preventiva dos navios existentes, denominada de docagem, e pela construção de novos navios. Verifica-se, nos projetos de docagem, uma diferença entre os objetivos planejados e os alcançados, indicando a necessidade de melhorias e, por se tratar de projetos, podem-se utilizar os conceitos e ferramentas de gestão de projetos e de gestão de riscos para essa finalidade. Este trabalho apresenta um estudo dos eventos de risco do projeto de docagem de navios petroleiros, indicando os de maior relevância, suas causas e conseqüências, e a metodologia, ferramentas e técnicas utilizadas. / The oil industry has substantially increased its investments on projects given the importance of this sector to the development of a country. The large quantity of projects has turning their objectives more and more hard to be achieved either by the competition for resources or by their high complexity or even by interference among the projects themselves. At one of the links of the production chain of this industry, the logistic area, more specifically the maritime transportation, the projects are related to the preventive maintenance of the existing ships, which is called docking, and to the building of new ships. A difference is noticed on the docking projects regarding the planned objectives and those achieved which indicates the necessity of improvements. As dockings are considered projects, the concepts and tools of project and risk management can be used to fulfill such a necessity. This paper presents a study of the risk events of the docking projects for oil tankers identifying the most important ones, shows their causes and consequences and the used methodology, tools and techniques.

Desde a identificação do vírus da imunodeficiência humana (HIV, do inglês Human Immunodeficiency Virus) como agente causador da Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS ? do inglês Acquired Immunodeficiency Syndrome), a busca para tratamentos seguros e eficazes contra o HIV transformou-se no principal foco para a descoberta de uma nova droga em todo o mundo. A AIDS aparece como um dos principais problemas de saúde pública para as próximas décadas, onde será o maior determinante de mortalidade na faixa etária entre 20 e 50 anos em praticamente todos os países do mundo. Tendo como objetivo relacionar a atividade de compostos biflavonóides anti-HIV-1 com algumas de suas propriedades moleculares, serão utilizados métodos de Mecânica Molecular e Química Quântica. O método de cálculo semi-empírico AM1 foi empregado para calcular um conjunto de propriedades moleculares dos 14 compostos biflavonóides com atividade anti-HIV-1. A seguir utilizar-se-á métodos estatísticos com a finalidade de separar os 14 compostos em duas classes, ativos e não ativos, de forma que se relacione qual as propriedades, dentre as calculadas, são responsáveis pela atividade dos compostos biflavonóides estudados. As técnicas estatísticas utilizadas foram a Análise de Componentes Principais (PCA: Principal Components Analysis), Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA: Hierarquical Clusters Analysis) e Análise de Discriminates por Passos (SDA: Stepwise Discriminant Analysis). Os estudos com PCA, HCA, e SDA mostraram que as variáveis HOMO (Highest Occupied Molecular Orbital - Orbital Molecular Ocupado de Maior Energia), LUMO (Lowest Unoccupied Molecular Orbital ? Orbital Molecular Desocupado de Menor Energia), e Área superficial são responsáveis pela separação dos compostos com alta e baixa atividade anti-HIV-1. O comportamento destas três propriedades pode ser útil na tentativa de se obter outros compostos biflavonóides com elevada atividade inibidora anti-HIV-1. / A set of 25 quinone compounds with anti-trypanocidal activity was studied by using the Density Functional Theory (DFT) method in order to calculate electronic atomic and molecular properties to be correlated with the biological activity. The chemometric methods Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (HCA), Stepwise Discriminant Analysis (SDA), Kth nearest neighbor (KNN) and Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA) were used to obtain possible relationships between the calculated descriptors and the biological activity studied and predict the anti-trypanocidal activity of new quinone compounds from a test set. Four descriptors were responsible for the separation between the active and inactive compounds: T5 (torsion angle), HOMO-1 (energy of the first molecular orbital below HOMO), QTS1 (sum of absolute values of the atomic charges) and VOLS2 (volume of the substituent at region B). These descriptors give information on the kind of interaction that occurs between the compounds and the biological receptor. The prediction study was done with a set of three new quinone compounds by using the PCA, HCA, SDA, KNN and SIMCA. Beside the five chemometric methods, the neural network method was used by employing the backpropagation algorithm. The four variables (T5, QTS1, VOLS2 and HOMO-1) were employed to validate the models constructed previously. The architecture of networks consisting of four neurons at input layers, ten neurons at intermediary layers and two neurons at output layers was adopted to observe the root mean square error between the true and desired output over the entire training set. The percentage of correct classification was 87.5%, and only one compound was predicted wrong in the test set, which indicates that the model is robust and could be able to make predictions. The docking studies were carried out with two different programs in the approach of ligands: the Autodock and FlexX. The docking results on trypanothione reductase enzyme showed that all studied compounds stay at second hydrophobic pocket in the outer region of the active site called the Z-site. The residues that could be specifically involved in the binding of ligands are Lys62, Thr66, Thr397, Thr463, Leu399, Ser464, Glu466 and Glu467, where the residues Thr66, Thr463 and Leu399 are conserved in different trypanothiones and could be used for the development of selective inhibitors against to the parasite enzyme.

A modelagem das interações entre macromoléculas e ligantes ainda se depara com diversos desafios na área de desenho de fármacos assistidos por computador. Apesar do crescimento da área, temas como a flexibilidade do receptor, funções de pontuação e solvatação ainda têm sido alvo de intensa investigação na comunidade científica. Com o objetivo de analisar a interação em milhares ou milhões de complexos, é imprescindível uma boa harmonização entre o custo computacional e a acurácia dos métodos computacionais que permitem a classificação de ligantes de acordo com a energia de interação. O LiBELa (Ligand Binding Energy Landscape) é um programa de docagem molecular com abordagem híbrida, ou seja, utiliza informações do ligante e do receptor durante o processo de docagem. Inicialmente, as características estéricas e eletrostáticas de um ligante de referência (cristalográfico, por exemplo) são utilizadas nos cálculos de similaridade e sobreposição, obtendo assim uma conformação inicial pré-otimizada do ligante testado. Em seguida, a energia de interação é minimizada no sítio ativo de receptor a partir de potenciais energéticos. Quatro funções de pontuação baseadas em campo de força foram testadas e otimizadas, compostas por potenciais de van der Waals, de Coulomb, e uma função empírica de solvatação denominada função de Stouten-Verkhivker (SV). A flexibilidade do sistema foi tratada através da geração de confôrmeros que amostram os graus de liberdade dos ligantes descritos como semi-rígidos e através de potenciais atenuados que suavizam a superfície de energia de interação, permitindo interações em distâncias interatômicas antes repulsivas. Como ponto de partida, os métodos implementados no programa LiBELa demonstraram resultados satisfatórios nos testes de cross- e self-docking, mostrando ser uma ferramenta eficiente em encontrar os modos de ligação cristalográficos de forma equivalente ou até melhor às dos programas comparados. Através de testes de enriquecimento nos conjuntos de dados DUD, DUDE e CM-DUD, foram otimizadas de forma sistemática as constantes dielétrica, do termo de solvatação, e dos termos de atenuação. Também foi realizado um paralelo entre as funções de pontuação, incluindo a atenuação e o termo de solvatação. Estes mesmos testes mostraram resultados superiores do LiBELa de 39% e 15% em comparação com um programa baseado puramente no receptor (DOCK 6.6), relativo à média da área sob a curva em escala semi-logarítmica nas bases de dados DUDE e DUD respectivamente. Apesar da função de solvatação SV implementada no LiBELa apresentar boa correlação com dados experimentais (r=0,72) e com o modelo Zou GB de solvatação (r=0,88), não apresentou correlação significativa com os métodos GB e PB implementados no pacote de programas disponível no AmberTools. Comparadas às funções de pontuação do LiBELa, as funções com correção para solvatação apresentaram pior enriquecimento, salvo alguns alvos específicos. Por fim, foram realizados ensaios de docagem molecular utilizando como alvo uma enzima β-galactosidase da família GH42, cuja estrutura fora resolvida em nosso grupo. Os resultados permitiram conclusões acerca de como o modo de ligação interfere na preferência de ligação entre dissacarídeos de ligações glicosídicas distintas, consistentes com dados experimentais de ensaios cinéticos de ligação. / Modeling the interactions between macromolecules and ligands still faces several challenges in the computer-aided drug design area. Despite the growth in the area, subjects such as receptor flexibility, scoring functions and solvation still have been widely explored in the scientific community. In order to analyze the interaction for thousands or millions of complexes, a good harmonization between the computational cost and the accuracy of the calculation methods in molecular docking programs is essential. LiBELa (Ligand Binding Energy Landscape) is a hybrid approach program that uses both ligand and receptor information for ligand docking. Initially, the steric and electrostatic characteristics from a reference binder (crystallographic, for example) are used to similarity and overlay calculations, thus obtaining an initial conformation of the ligand tested. Then, within the receptor´s active site, the interaction energy is minimized using energetic potentials. Four force field-based scoring functions were tested and optimized, composed of van der Waals and Coulomb potentials and an empirical solvation function called Stouten-Verkhivker (SV). Concerning the system flexibility, besides the confomers generation that sample the degrees of freedom for semi-rigid ligands, attenuated potentials smooth the energy surface allowing interactions between previously repulsive interatomic distances. As a starting point, LiBELa performed satisfactorily in the cross- and self-docking tests, showing that is an eficient tool to reproduce crystallographic binding modes equivalently to or even better than reference programs. Through enrichment of DUD, DUDE and CM-DUD datasets, the dielectric constant, solvation and softening terms were systematically optimized. It also allowed a parallel between scoring functions, including attenuation and solvation term. Finally, it revealed the LiBELa showed an enhancement of 39% and 15% as compared to the purely receptor-based program DOCK 6.6, relative to the mean of the area under the curve on a semi-logarithmic scale in the DUDE and DUD databases respectively. Although the SV solvation function implemented in LiBELa showed good correlations with experimental data (r = 0.72) and with the Zou GB / SA solvation method implemented in DOCK6 (r = 0.88), it did not show significant correlation with the GB/SA and PB/SA methods implemented in AmberTools. Comparing all the LiBELa tested scoring functions, those including solvation correction showed worse enrichments, except for some specific targets. Finally, molecular docking experiments using LiBELa were conducted with a β-galactosidase from GH42 family, whose structure was solved in our group. The results allowed conclusions concerning how the binding mode interferes the preference for some disaccharides of distinct glycosidic bonds, consistent with experimental data from kinetic assays.

O mercado da indústria petrolífera tem aumentado consideravelmente seus investimentos em projetos, dada a importância desse setor para o desenvolvimento de um país. O elevado número de projetos faz com que seus objetivos sejam cada vez mais difíceis de serem alcançados, seja pela competição de recursos, pela alta complexidade ou mesmo pela interferência entre eles. A área de logística, um dos elos da cadeia produtiva desse mercado especialmente a de transporte marítimo, possui projetos caracterizados pela manutenção preventiva dos navios existentes, denominada de docagem, e pela construção de novos navios. Verifica-se, nos projetos de docagem, uma diferença entre os objetivos planejados e os alcançados, indicando a necessidade de melhorias e, por se tratar de projetos, podem-se utilizar os conceitos e ferramentas de gestão de projetos e de gestão de riscos para essa finalidade. Este trabalho apresenta um estudo dos eventos de risco do projeto de docagem de navios petroleiros, indicando os de maior relevância, suas causas e conseqüências, e a metodologia, ferramentas e técnicas utilizadas. / The oil industry has substantially increased its investments on projects given the importance of this sector to the development of a country. The large quantity of projects has turning their objectives more and more hard to be achieved either by the competition for resources or by their high complexity or even by interference among the projects themselves. At one of the links of the production chain of this industry, the logistic area, more specifically the maritime transportation, the projects are related to the preventive maintenance of the existing ships, which is called docking, and to the building of new ships. A difference is noticed on the docking projects regarding the planned objectives and those achieved which indicates the necessity of improvements. As dockings are considered projects, the concepts and tools of project and risk management can be used to fulfill such a necessity. This paper presents a study of the risk events of the docking projects for oil tankers identifying the most important ones, shows their causes and consequences and the used methodology, tools and techniques.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Inhibition of the folate metabolism is an important strategy in the treatment of infectious diseases. In the folate metabolism, the dihydrofolate reductase (DHFR) catalyses the reduction of dihydrofolate to tetrahydrofolate. This metabolite is essential for the synthesis of DNA and proteins. Therefore, developing new dihydrofolate reductase antagonist has been considered as a good strategy to improve infectious diseases treatment. In this work, a quantitative study of structure-activity relationship of 17 diaminonazolines inhibitors of the Staphylococcus aureus DHFR (SaDHFR), were performed by using multiple linear regression. Seven inhibitors, not included in the training group, were used to validate the QSAR model. In addition, molecular docking was used to study molecular recognition between SaDHFR and diaminoquinazolines derivatives. Moreover, theoretical pharmacokinetics and toxicological profile was determined for the most potent ligands. The molecular docking study suggest that hydrophobic interactions between the ligand and the residues Ile51, Phe93, Leu55, Val32 and Leu29, are important for potency. The model of QSAR generated values of R2 training, Q2 and R2 pred equal to 0.90, 0.90 and 0.65, respectively. The descriptors included in the model, indicate the importance of pKa and molar refractivity biological activity. The analogs 28A-12, 28A-13 e 28A- 21 exhibit a favorable theoretical pharmacodynamics, pharmacokinetics and toxicological profile. The results obtained for different computational approaches, may be useful in design of new antimicrobial drugs more potent and with few side effects. / A inibição do metabolismo do folato é uma importante estratégia no tratamento de doenças infecciosas. No metabolismo do folato, a enzima diidrofolato redutase (DHFR) catalisa a redução do diidrofolato a tetraidrofolato. Este metabólito é essencial para a biossíntese de DNA e proteínas. Portanto, o desenvolvimento de novos antagonistas da diidrofolato redutase tem sido considerado como uma boa estratégia para melhorar o tratamento das doenças infecciosas. No presente trabalho, foi desenvolvido uma relação estruturaatividade a partir de 17 diaminoquinazolinas inibidoras da DHFR do Staphylococcus aureus (SaDHFR) empregando para isso, a regressão linear múltipla. Sete inibidores, não incluídos no grupo treino foram usados para validar o modelo de QSAR. Em adição, docagem molecular foi empregada para avaliar o reconhecimento molecular entre a SaDHFR e a série de diaminoquinazolinas. Além disso, os perfis farmacocinéticos e toxicológicos teóricos foram avaliados para os ligantes mais potentes. Os resultados obtidos por docagem molecular sugerem que as interações hidrofóbicas entre os ligantes e os resíduos Ile51, Phe93, Leu55, Val32 e Leu29, são importantes para a potência dos ligantes. O modelo de QSAR desenvolvido apresentou valores de R2treino, Q2 e R2pred igual a 0.90, 0.90 e 0.65, respectivamente. Os descritores incluídos no modelo, indicam a importância do pKa e da refratividade para a atividade biológica. Os análogos 28A-12, 28A-13 e 28A-21 exibem um perfil farmacodinâmico, farmacocinético e toxicológico favorável. Os resultados obtidos por meio de diferentes abordagens computacionais podem ser úteis no planejamento de novos fármacos antimicrobianos mais potentes e com menos efeitos colaterais.

Desde a identificação do vírus da imunodeficiência humana (HIV, do inglês Human Immunodeficiency Virus) como agente causador da Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS ? do inglês Acquired Immunodeficiency Syndrome), a busca para tratamentos seguros e eficazes contra o HIV transformou-se no principal foco para a descoberta de uma nova droga em todo o mundo. A AIDS aparece como um dos principais problemas de saúde pública para as próximas décadas, onde será o maior determinante de mortalidade na faixa etária entre 20 e 50 anos em praticamente todos os países do mundo. Tendo como objetivo relacionar a atividade de compostos biflavonóides anti-HIV-1 com algumas de suas propriedades moleculares, serão utilizados métodos de Mecânica Molecular e Química Quântica. O método de cálculo semi-empírico AM1 foi empregado para calcular um conjunto de propriedades moleculares dos 14 compostos biflavonóides com atividade anti-HIV-1. A seguir utilizar-se-á métodos estatísticos com a finalidade de separar os 14 compostos em duas classes, ativos e não ativos, de forma que se relacione qual as propriedades, dentre as calculadas, são responsáveis pela atividade dos compostos biflavonóides estudados. As técnicas estatísticas utilizadas foram a Análise de Componentes Principais (PCA: Principal Components Analysis), Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA: Hierarquical Clusters Analysis) e Análise de Discriminates por Passos (SDA: Stepwise Discriminant Analysis). Os estudos com PCA, HCA, e SDA mostraram que as variáveis HOMO (Highest Occupied Molecular Orbital - Orbital Molecular Ocupado de Maior Energia), LUMO (Lowest Unoccupied Molecular Orbital ? Orbital Molecular Desocupado de Menor Energia), e Área superficial são responsáveis pela separação dos compostos com alta e baixa atividade anti-HIV-1. O comportamento destas três propriedades pode ser útil na tentativa de se obter outros compostos biflavonóides com elevada atividade inibidora anti-HIV-1. / A set of 25 quinone compounds with anti-trypanocidal activity was studied by using the Density Functional Theory (DFT) method in order to calculate electronic atomic and molecular properties to be correlated with the biological activity. The chemometric methods Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (HCA), Stepwise Discriminant Analysis (SDA), Kth nearest neighbor (KNN) and Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA) were used to obtain possible relationships between the calculated descriptors and the biological activity studied and predict the anti-trypanocidal activity of new quinone compounds from a test set. Four descriptors were responsible for the separation between the active and inactive compounds: T5 (torsion angle), HOMO-1 (energy of the first molecular orbital below HOMO), QTS1 (sum of absolute values of the atomic charges) and VOLS2 (volume of the substituent at region B). These descriptors give information on the kind of interaction that occurs between the compounds and the biological receptor. The prediction study was done with a set of three new quinone compounds by using the PCA, HCA, SDA, KNN and SIMCA. Beside the five chemometric methods, the neural network method was used by employing the backpropagation algorithm. The four variables (T5, QTS1, VOLS2 and HOMO-1) were employed to validate the models constructed previously. The architecture of networks consisting of four neurons at input layers, ten neurons at intermediary layers and two neurons at output layers was adopted to observe the root mean square error between the true and desired output over the entire training set. The percentage of correct classification was 87.5%, and only one compound was predicted wrong in the test set, which indicates that the model is robust and could be able to make predictions. The docking studies were carried out with two different programs in the approach of ligands: the Autodock and FlexX. The docking results on trypanothione reductase enzyme showed that all studied compounds stay at second hydrophobic pocket in the outer region of the active site called the Z-site. The residues that could be specifically involved in the binding of ligands are Lys62, Thr66, Thr397, Thr463, Leu399, Ser464, Glu466 and Glu467, where the residues Thr66, Thr463 and Leu399 are conserved in different trypanothiones and could be used for the development of selective inhibitors against to the parasite enzyme.

A enzima diidroorotato desidrogenase (DHODH) catalisa a conversão de diidroorotato em orotato, a quarta e única reação redox da via metabólica da síntese de novo de nucleotídeos de pirimidina. DHODH tem sido explorada como alvo validado para terapias contra doenças proliferativas e parasitárias e, em particular, tem sido considerada um alvo atraente para o planejamento de fármacos com ação contra tripanossomatídeos, como parasitos dos gêneros Trypanosoma e Leishmania, que conjuntamente são responsáveis por doenças e mortes que acometem milhões de pessoas em todo o mundo. Neste trabalho, através da combinação de técnicas de DNA recombinante, termofluor, cristalografia de raios-X e ensaios de inibição in vitro e in silico, foi possível identificar sítios alvos na estrutura da DHODH para o desenvolvimento de ligantes, identificar inibidores potentes e seletivos contra as DHODHs de Leishmania major e Trypanosoma cruzi e, caracterizar seus mecanismos de inibição. Finalmente, o efeito leishmanicida observado em nossos ensaios anti-promastigota e os baixos níveis de citotoxicidade observados em células de mamíferos sugerem que alguns dos compostos identificados durante o desenvolvimento deste projeto como potentes inibidores da enzima DHODH poderão ser utilizados como protótipos para o desenvolvimento de fármacos com ação leishmanicida e tripanocida. Combinados, nossos resultados forneceram uma nova e importante contribuição para a compreensão do mecanismo de ação das enzimas DHODH da classe 1A e para o desenho de fármacos baseado nas estruturas das enzimas diidroorotato desidrogenase de Leishmania major e Trypanosoma cruzi. Além disso, a alta identidade sequencial e estrutural observada entre as enzimas de tripanossomatídeos sugerem que uma única estratégia para o desenho de inibidores baseado em estrutura poderá ser usada para explorar a enzima DHODH como alvo terapêutico para várias doenças negligenciadas tropicais como Leishmaniose, Doença do sono e Doença de Chagas / Dihydroorotate dehydrogenase (DHODH) catalyses the conversion of dihydroorote to orotate, the fourth step and only redox reaction in the de novo pyrimidine biosynthetic pathway. DHODH has been exploited as a validated target for therapy against proliferative and parasitic diseases, and in particular, has been considered to be an attractive target for drug development against trypanosomatids, such as parasites from the genera Leishmania and Trypanosoma that collectively cause disease and death in millions of humans. In this work, by combining recombinant DNA technology, thermofluor, X-ray crystallography and in vitro and in silico inhibition assays, we have been able to identify target sites for ligand design, identify potent and selective inhibitors against trypanosomatid DHODHs and fully characterize their mechanism of inibition. Finally, the anti-leishmanial effect observed in our anti-promastigote assays and the low citotoxicity levels observed against mammaliam cells strongly suggest that some of the compounds identified during the development of this project as potent DHODH inhibitors can be used as prototytes for the development of anti-leishmania and anti-trypanosoma drugs. Altogether, our findings provide a new and important contribution to the understanding of the mechanism of action of class 1A DHODHs and for the structure-assisted design of inhibitors against trypanosomatid DHODHs. Furthermore, the high sequence and structural similarity observed among trypanosomatid DHODH suggest that a single strategy of structure-based inhibitor design can be used to exploit DHODH as a druggable target against multiple neglected tropical diseases such as Leishmaniasis, Sleeping Sickness and Chagas\' Disease.

Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2017-11-21T17:02:34Z No. of bitstreams: 1 Alan_Diego_dos_Santos_dis.pdf: 1881856 bytes, checksum: cf0113b0b67e0771e4b2920440d41e2b (MD5) / Rejected by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br), reason: Devolvido devido ? falta da folha de rosto (p?gina com as principais informa??es) no arquivo PDF, passando direto da capa para a ficha catalogr?fica. on 2017-11-29T19:03:08Z (GMT) / Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2017-11-30T15:50:58Z No. of bitstreams: 1 Alan_Diego_dos_Santos_dis.pdf: 1884320 bytes, checksum: 6e508a972289e66527fd4b76cbae3586 (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-12-04T16:14:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Alan_Diego_dos_Santos_dis.pdf: 1884320 bytes, checksum: 6e508a972289e66527fd4b76cbae3586 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-04T16:18:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alan_Diego_dos_Santos_dis.pdf: 1884320 bytes, checksum: 6e508a972289e66527fd4b76cbae3586 (MD5) Previous issue date: 2017-03-29 / Triagem virtual de bancos de dados de ligantes ? amplamente utilizada nos est?gios iniciais do processo de descoberta de f?rmacos. Abordagens computacionais ?docam? uma pequena mol?cula dentro do s?tio ativo de um estrutura biol?gica alvo e avaliam a afinidade das intera??es entre a mol?cula e a estrutura. Todavia, os custos envolvidos ao aplicar algoritmos de docagem molecular em grandes bancos de ligantes s?o proibitivos, dado a quantidade de recursos computacionais necess?rios para essa execu??o. Nesse contexto, estrat?gias de aprendizagem de m?quina podem ser aplicadas para ranquear ligantes baseadas na afinidade com determinada estrutura biol?gica e, dessa forma, reduzir o n?mero de compostos qu?micos a serem testados. Nesse trabalho, propomos um modelo para ranquear ligantes baseados na arquitetura de redes neurais siamesas. Esse modelo calcula a compatibilidade entre receptor e ligante usando grades de propriedades bioqu?micas. N?s tamb?m mostramos que esse modelo pode aprender a identificar intera??es moleculares importantes entre ligante e receptor. A compatibilidade ? calculada baseada em rela??o ? conforma??o do ligante, independente de sua posi??o e orienta??o em rela??o ao receptor. O modelo proposto foi treinado usando ligantes ativos previamente conhecidos e mol?culas chamarizes (decoys) em um modelo de receptor totalmente flex?vel (Fully Flexible Receptor - FFR) do complexo InhA-NADH da Mycobacterium tuberculosis, encontrando ?timos resultados. / Structure-based virtual screening (SBVS) on compounds databases has been widely applied in early stage of the drug discovery on drug target with known 3D structure. In SBVS, computational approaches usually ?dock? small molecules into binding site of drug target and ?score? their binding affinity. However, the costs involved in applying docking algorithms into huge compounds databases are prohibitive, due to the computational resources required by this operation. In this context,different types of machine learning strategies can be applied to rank ligands, based on binding affinity,and to reduce the number of compounds to be tested. In this work, we propose a deep learning energy-based model using siamese neural networks to rank ligands. This model takes as inputs grids of biochemical properties of ligands and receptors and calculates their compatibility. We show that the model can learn to identify important biochemical interactions between ligands and receptors. Besides, we demonstrate that the compatibility score is computed based only on conformation of small molecule, independent of its position and orientation in relation to the receptor. The proposed model was trained using known ligands and decoys in a Fully Flexible Receptor model of InhA-NADH complex (PDB ID: 1ENY), having achieved outstanding results.