Advancements in nanoparticle drug delivery of anticancer agents require mathematical models capable of predicting in vivo formulation performance from in vitro characterization studies. Such models must identify and incorporate the physicochemical properties of the therapeutic agent and nanoparticle driving in vivo drug release. This work identifies these factors for two nanoparticle formulations of anticancer agents using an approach which develops mechanistic mathematical models in conjunction with experimental studies. A non-sink ultrafiltration method was developed to monitor liposomal release kinetics of the anticancer agent topotecan. Mathematical modeling allowed simultaneous determination of drug permeability and interfacial binding to the bilayer from release data. This method also quantified the effects of topotecan dimerization and surface potential on total amount of drug released from these liposomal formulations. The pH-sensitive release of topotecan from unilamellar vesicles was subsequently evaluated with this method. A mechanistic model identified three permeable species in which the zwitterionic lactone form of topotecan was the most permeable. Ring-closing kinetics of topotecan from its carboxylate to lactone form were found to be rate-limiting for topotecan drug release in the neutral pH region. Models were also developed to non-invasively analyze release kinetics of actively-loaded liposomal formulations of topotecan in vivo. The fluorescence excitation spectra of released topotecan were used to observe release kinetics in aqueous solution and human plasma. Simulations of the intravesicular pH in the various release media indicated accelerated release in plasma was a consequence of increased intravesicular pH due to ammonia levels in the plasma instead of alterations in bilayer integrity. Further studies were performed to understand the roles of dimerization, ion-pairing, and precipitation on loading and release kinetics obtained from actively-loaded topotecan. Extension of this type of modeling for other types of nanoparticles was illustrated with doxorubicin-conjugated polymeric micelles. Mathematical modeling of experimental studies monitoring doxorubicin release identified conjugation stability during storage, hydrazone hydrolysis kinetics, and unconjugated doxorubicin partitioning affected micellar doxorubicin release. This work identifies several of the key parameters governing drug release from these liposomal and micellar nanoparticles and lays the framework for future development of in vivo release models for these formulations.

El trabajo presentado en esta tesis cubre varios campos de investigación relacionados con el desarrollo de moléculas bioactivas. Se compone de cinco partes distintas que se resumen aquí. Predicción de la utilidad farmacológica de dianas terapéuticas. El desarrollo de fármacos está generalmente dirigido a inhibir la función de una proteína específica. Pero para validar esta proteína como diana terapéutica, al principio de un proyecto de descubrimiento de fármacos se tiene que saber si una molécula de tipo fármaco puede unirse con suficiente afinidad a la proteína como para alterar su función. Existen métodos que predicen si una potencial diana terapéutica es tratable o no por vía farmacológica, lo que se ha dado en llamar ‘druggability’. El problema es que estos métodos no están accesibles libremente y su validación es discutible. En la primera parte de la tesis se ha compilado un conjunto extensivo de datos de cavidades en proteínas cuyo novel de ‘druggability’ es conocido, haciéndolo accesible en una plataforma web pública (http://fpocket.sourceforge.net/dcd). Estos datos pueden ser modificados por cualquier persona que quiera contribuir al desarrollo de este conjunto de datos, aumentando su volumen o mejorando su calidad. En estudios previos, los sitios druggable se han asociado a cavidades profundas e hidrofóbicas, ignorando la importancia que tiene los grupos polares en el sitio de unión y su posible relación con la ‘druggability’. Utilizando el set de datos compilado previamente, hemos encontrado que aunque las cavidades ‘druggables’ son mas hidrofóbicas, también tienen grupos polares más expuestos pero con poca superficie de interacción. Esta observación es objeto de posteriores investigaciones en la segunda parte de la tesis. Finalmente, se ha utilizado un algoritmo de búsqueda de sitios de unión, fpocket, que empecé a desarrollar como proyecto de master. Este programa se ha utilizado para extraer todas las características de las cavidades ‘druggables’ y no ‘druggables’ y estos parámetros se han utilizado para entrenar un modelo logístico capaz de predecir si un sitio es druggable o no. Demostramos que el algoritmo y la función de puntuación desarrollado durante esta primera parte predice la ‘druggability’ de manera fiable. Los resultados son de igual calidad a los obtenidos con el único otro programa accesible con funcionalidad parecida (SiteFinder, de Schrödinger), pero nuestro programa tiene las siguientes importantes ventajas: 1) es libre; 2) es mucho más eficiente computacionalmente; y 3) trabaja sobre cavidades detectadas automáticamente por el programa, lo que permite aplicaciones a gran escala. En otras partes de la tesis se verá como su aplicación al conjunto del PDB permite novedosas aplicaciones en el área del diseño de fármacos. Análisis de movilidad de cavidades de las proteínas Existen una gran variedad de algoritmos que permiten identificar posibles sitios de unión en las estructuras tridimensionales de las proteínas. El trabajo presentado en la sección anterior de esta tesis permitía extender uno de estos algoritmos para caracterizar la ‘druggability’ de las cavidades. Un problema de gran calado en el estado actual de la técnica, tanto de detección de sitios de unión como en diseño de fármacos en general,4 es que las proteínas se tratan como un cuerpo rígido a pesar de que en realidad gozan de una gran movilidad estructural. El objetivo de esta sección era otorgar todavía otra funcionalidad a fpocket, el programa de predicción de sitios de unión, para permitir también la detección y el análisis de cavidades de proteínas en movimiento. Habitualmente, los movimientos de las proteína se pueden simular usando la dinámica molecular (MD). Una herramienta capaz de analizar conjuntos de estructuras derivados de MD u otras fuentes puede ser, por tanto, extremadamente útil para observar la aparición de cavidades transitorias y su plasticidad. Como resultado final de este trabajo, se presenta un nuevo programa informático, llamado MDpocket y que se enmarca dentro del paquete fpocket. Para cada conformación de la proteína, se ejecuta un ciclo de detección de cavidades con fpocket. Los resultados de este proceso se plasman sobre una malla tridimensional superpuesta a la estructura de la proteína. La malla puede entonces ser visualizada o analizada en mayor detalle. Lo primero se puede llevar a cabo con programas de visualización molecular tales como PyMOL, VMD o Chimera. Otra funcionalidad dentro de MDpocket es la de seguir la evolución de las propiedades de una cavidad o zona de interés (definida por el usuario) a lo largo del tiempo. Cabe destacar que MDpocket es igualmente capaz de identificar sitios de unión de moléculas tipo fármaco como pequeños canales en la matriz proteica que pueden ser importantes para la migración de pequeños ligandos como gases o moléculas de agua. Las posibles aplicaciones de MDpocket se ejemplifican en tres casos distintos. El primero es la capacidad de identificar la apertura transitoria de cavidades en el sitio de unión de ATP en la proteína HSP90. En el segundo ejemplo, se muestra como MDpocket permite identificar un canal de migración de moléculas biatómicas en mioglobina, un sistema de referencia bien conocido. Aquí se demuestra que MDpocket puede, no tan solo identificar los sitios internos de unión a Xenón, sino también los canales que se abren de forma transitoria para permitir a los ligandos migrar de un sitio a otro. En el último ejemplo, las propiedades del sitio de unión a ATP de la proteína cinasa P38 se analizaron a lo largo de una trayectoria de MD, evaluando la capacidad de MDpocket para identificar aquellas conformaciones que pueden ser particularmente útiles para realizar docking molecular. Uno de los principales problemas en docking de proteína-ligando es que el receptor generalmente se considera rígido, mientras que si se utilizan múltiples conformaciones (cristalográficas o derivadas de MD) para representar al receptor es difícil decidir a priori cuales de ellas pueden dar mejores resultados. Aquí mostramos que MDpocket se puede utilizar para seleccionar conformaciones concretas de una trayectoria de MD para usarlas en procesos de docking. Concretamente, hemos observado que la densidad hidrofóbica promedio (previamente identificada como un descriptor importante para predecir ‘druggability’) correlaciona bien con la probabilidad de que el modo de unión de ligandos pueda ser predicho correctamente. Tal como en el trabajo anterior, MDpocket se incluye dentro del proyecto fpocket y se está accesible como una herramienta libre y de código abierto. Relaciones estructura-cinética de unión El control de los tiempos en interacciones moleculares es una propiedad esencial de los sistemas bioquímicos, pero poco se conoce sobre los factores estructurales que gobiernan la cinética de los procesos de reconocimiento molecular. Partiendo de una observación realizada durante el trabajo de predicción de ‘druggability’, aquí se ha investigado el papel que átomos con poca superficie expuesta a solvente pueden jugar en los sitios de unión de la proteína. En particular, encontramos que los átomos polares en los sitios druggable son minoritarios en comparación con los átomos apolares, pero si bien pueden tener poca superficie accesible, tienden a ser mas protuberantes, lo que los hace más accesibles para establecer interacciones. Hemos establecido que esta propiedad puede estar relacionada con la cinética de unión/disociación de un ligando a su cavidad en el receptor. En diseño de fármacos, la vida media del complejo formado entre el fármaco y su diana terapéutica determina en gran medida sus efectos biológicos, pero en ausencia de relaciones estructura cinética, se hace imposible optimizar esta propiedad de forma racional. Aquí se muestra que átomos polares prácticamente enterrados (ABPAs) – un elemento comúnmente encontrado en los sitios de unión de proteínas – tienden a formar puentes de hidrógeno que están protegidos de las moléculas de agua. La formación y ruptura de este tipo de puentes de hidrógeno implica un estado de transición penalizado energéticamente porque ocurre de modo asincrónico con el proceso de deshidratación/rehidratación. En consecuencia, los puentes de hidrógeno protegidos se intercambian a velocidades lentas. Estas conclusiones se basan en el estudio computacional del proceso de unión de un pequeño ligando a un sitio de unión modelo. El receptor modelo se construyó para permitir modular tanto el grado de exposición del átomo polar como la curvatura del entorno apolar. Mediante el uso de dinámicas moleculares con constricciones y la relación de Jarzinsky, se obtuvieron los perfiles de energía libre de unión para cada cavidad. La presencia de un estado de transición (y por tanto menor velocidad de asociación/disociación) puede anticiparse mediante un simple análisis estructural tal como la medición de la superficie accesible del átomo polar o su grado de protrusión. Esto constituye una nueva y valiosa clave para interpretar y predecir relaciones estructura-actividad, que se ha puesto a prueba investigando sistemas reales. En primer lugar, analizando tanto estructuras cristalográficas depositadas en el PDB como trayectorias de dinámica molecular, se ha demostrado que aquellas moléculas de agua que forman puentes de hidrógeno con ABPAs tienden a tener menor movilidad e intercambios más lentos. Posteriormente, la validez del principio se ha demostrado en dos pares de inhibidores de la proteína Hsp90, una diana terapéutica para cáncer, para los que se han obtenido datos estructurales, termodinámicos y cinéticos mediante distintas técnicas experimentales. El acuerdo entre observables macroscópicas y los resultados de simulaciones moleculares confirma la función de los puentes de hidrógeno protegidos de solvente como trampas cinéticas e ilustra como nuestro hallazgo puede ser usado para facilitar el proceso de diseño de fármacos basado en estructura. Base de datos de cavidades: hacia el ‘pocketoma’ El trabajo presentado en el principio de la tesis perseguía un objetivo muy especifico, que se enmarca en un proyecto mayor del grupo de investigación. La herramienta de predicción de ‘druggability’ se desarrolló con el fin de cribar grandes bases de datos estructurales, tales como el PDB, identificando complejos proteína-proteína no obligados (transitorios) que contengan en su interfase una cavidad potencialmente capaz de unir moléculas de tipo fármaco. Con ello se pretende estabilizar selectivamente dicha interacción y conseguir un efecto biológico que pueda ser terapéutico. Dado que la información sobre cavidades y su druggability asociada va a ser explotadas por otras personas en el grupo en este y otro tipo de proyectos encaminados a facilitar la explotación de nuevos mecanismos de acción, es necesario crear una base de datos que contenga esta información y sea fácilmente navegable. Para empezar, se ejecutó el programa para cada una de las estructuras depositadas en el PDB, identificando todas las cavidades y extrayendo sus descriptores, entre los que se incluye la función de puntuación de druggability. Esta información se guarda de forma organizada en una base de datos relacional (pocketDB), que se relaciona con otras bases de datos tales como Uniprot y Uniref, que contienen información sobre secuencias. Igualmente, se incluyeron información sobre la estructura cuaternaria y otros recursos tales como Kegg, haciendo de pocketDB un potente recurso para filtrar de modo eficiente millones de cavidades, identificando aquellas que tengan mayor interés para cada proyecto. De modo particular, cabe destacar la aplicación de pocketDB a la identificación de cavidades ‘druggable’ situadas en la interfase de complejos transitorios proteína-proteína, resultando en 39 complejos candidatos, entre los que se recobraron 3 casos conocidos previamente, lo que valida la metodología. Además otros tres sistemas identificados, después de una inspección minuciosa, han sido seleccionados en el grupo como candidatos para realizar la prueba de concepto que valide esta nueva estrategia farmacológica. Uno de ellos está actualmente en fase de validación experimental. El ‘pocketoma’ La última sección de mi tesis presenta un proyecto que hace un uso extensivo de la base de datos de cavidades (pocketDB) previamente presentada. Dos cuestiones importantes aún persisten hoy día en el proceso de descubrimiento de fármacos y, de algún modo, contribuyen a la alta tasa de fracasos en las fases tardías del desarrollo, que normalmente se explican por la baja eficacia o el exceso de efectos secundarios (normalmente tóxicos) para el organismo. Ambas situaciones pueden ser explicadas por un fenómeno común: la falta de selectividad. Las fármacos interaccionan en la célula con una diversa variedad de macromoléculas además de con la diana terapéutica, induciendo así efectos secundarios imprevistos. Asimismo, considerar solamente una diana para nuestro fármaco puede resultar menos efectivo de lo esperado, puesto que la pérdida de función de una sola proteína diana puede ser fácilmente reemplazada debido a los mecanismos homeostáticos controlados por robustas redes de interacciones, derivando en una pérdida de eficacia de nuestra molécula. Este trabajo pretende sentar las bases para poder establecer relaciones entre macromoléculas biológicas en base a su potencial para interaccionar con una misma entidad química (fármaco). El trabajo se basa en la asunción de que cavidades similares son capaces de unir ligandos similares. Existen varios métodos que calculan la similitud entre cavidades de unión, sin embargo, hasta la fecha no se ha realizado un análisis relacional profundo de todas las cavidades en el PDB que permita establecer relaciones entre ellos. Con el fin de cumplir con los requerimientos técnicos de unos objetivos tan ambiciosos, se ha desarrollado un novedoso método de comparación de cavidades. En este particular método se considera una representación muy abstracta de la cavidad. Dicha representación reúne información tanto sobre la forma de la cavidad cómo sobre la distribución por pares de los puntos de interacción en la superficie. No obstante, la información sobre la topología exacta de la cavidad es ignorada. Tal abstracción intenta relacionar cavidades que estructuralmente están alejadas, pero que se parecen entre ellas en términos de forma y propiedades fisicoquímicas globales. Usando varios ejemplos de validación en un conjunto de cavidades de referencia, el método resulta capaz de recuperar de un gran set de cavidades aquellas más similares y relacionadas entre sí. Del mismo modo, el método demuestra ser útil para encontrar relaciones entre cavidades previamente no relacionadas y que sin embargo unen los mismos ligandos o moléculas muy similares. Esta nueva implementación se ha utilizado en un experimento de exploración a gran escala para encontrar (i) las mismas cavidades en diferentes estructuras, (ii) cavidades relacionadas y (iii) cavidades con la misma estructura de ligando. Se obtuvieron excelentes resultados para estas tres categorías. Seguidamente, se compararon entre ellas todas las cavidades encontradas en el PDB. Se desarrolló una herramienta computacional novedosa para permitir la navegación en el 'pocketoma' resultante de las comparaciones, que será posible descargar gratuitamente. Los resultados presentados muestran por primera vez un espacio global interrelacionando cavidad-ligando para todas las cavidades del PDB. Finalmente, se señalan a continuación dos aplicaciones que ponen de manifiesto el posible impacto del ‘pocketoma’ y la herramienta de navegación. En el primer ejemplo, una cavidad no caracterizada encontrada en GSK3-β fue comparada contra todas las cavidades del PDB, permitiendo obtener una variedad de cavidades, y sistemas, supuestamente relacionadas. Entre los resultados se encontraban las subunidades de unión a ADP dhaL y dhaM de la PTS dependiente di-hidroacetona cinasa. Se encontró que el sitio de unión a ADP era muy similar a la cavidad investigada en GSK3-β con una sorprendente similitud estructural entre ambos. En el último ejemplo, se navegó por el ‘pocketoma’ utilizando la herramienta visual desarrollada para tal tarea. Durante la exploración se encontró una curiosa e importante relación entre el sitio de unión de la hormona del receptor de estrógenos y una cavidad no caracterizada en la proteína Caspasa-3. Seguidamente, se realizó un estudio de docking con ligandos similares a la hormona y se procedió a realizar una extensiva dinámica molecular con el ligando en la mejor posición para verificar la estabilidad del compuesto en la cavidad de Caspasa-3. El complejo proteína-ligando estudiado resultó ser muy estable. Actualmente, el compuesto identificado se encuentra bajo validación experimental por nuestros colaboradores.

Εξήντα έξη χρόνια μετά την εμφάνιση της πρώτης δημοσίευσης που αφορούσε στη θεραπεία με τη χρήση μουσταρδών αζώτου και ενώσεις που ανήκουν στη θεραπευτική αυτή κατηγορία, όπως το κυκλοφωσφαμίδιο και η μελφαλάνη εξακολουθούν να αποτελούν πρώτης γραμμής χημειοθεραπευτικούς παράγοντες τόσο κατά της λευχαιμίας όσο και έναντι άλλων συμπαγών όγκων. Οι διλειτουργικοί αλκυλιωτικοί παράγοντες, κατηγορία στην οποία ανήκουν και οι μουστάρδες αζώτου, επάγουν το θάνατο των καρκινικών κυττάρων και κατά συνέπεια και την κυτταροτοξική τους δράση μέσω της δημιουργίας διαμοριακών χιαστί τύπου δεσμών μεταξύ των κλώνων του DNA. Οι φαρμακολογικές τους δράσεις σχετίζονται κυρίως με την σύνθεση του DNA των διαιρούμενων κυττάρων, προκαλώντας ουσιαστικά μια γενική αναστολή της κυτταρικής διαίρεσης. Ωστόσο, εκτός από την αναμενόμενη και επιθυμητή θεραπευτική δράση, προκαλούν τοξικές παρενέργειες, οι οποίες σχετίζονται με μεταλλαγή των κυττάρων της αρχέγονης σειράς, εμφάνιση καρκινογένεσης και τερατογένεσης. Το εύρος των μειονεκτημάτων που παρουσιάζουν και ειδικά η συστηματική τοξικότητα σε συνδυασμό με την υψηλή χημική in vivo δραστικότητα τους και την μειωμένη εκλεκτικότητα τους, είχαν ως αποτέλεσμα τον περιορισμό της χρήσης τους. Παρόλα αυτά κατέχουν εξέχουσα θέση στη θεραπευτική έναντι μιας μεγάλης ποικιλίας τύπων καρκίνου, συμπεριλαμβανομένου και των αιματολογικών νεοπλασμάτων. Στην προσπάθεια επίλυσης του προβλήματος της αυξημένης τοξικότητας και της απουσίας εκλεκτικότητας των ενώσεων της κατηγορίας αυτής, διάφορες μουστάρδες αζώτου συζεύχθηκαν μέσω εστερικού δεσμού με ποικίλους στεροειδικούς σκελετούς, στρατηγική που αποδείχθηκε ουσιαστικά ιδιαιτέρως αποτελεσματική. Αποτελέσματα μελετών τόσο της ερευνητικής μας ομάδας όσο και άλλων, υποστηρίζουν πως ο στεροειδικός σκελετός δεν μπορεί πλέον να θεωρηθεί μόνο ως απλός φορέας για την αποτελεσματική μεταφορά της αλκυλιωτικής ομάδας στις θέσεις στόχους του DNA, εφόσον μικρές δομικές τροποποιήσεις του επιφέρουν σημαντικές διαφοροποιήσεις στην αντιλευχαιμική δράση των τελικών στεροειδών εστέρων. Επιπρόσθετα, οι μελέτες αυτές έδειξαν ότι η παρουσία της –NHCO- ομάδας είτε ως ενδοκυκλικής λακταμικής είτε ως εξωκυκλικής αμιδικής στον Δ-δακτύλιο του στεροειδικού τμήματος είναι καθοριστικός παράγοντας για την εμφάνιση κυτταροτοξικής ή αντινεοπλασματικής δράσης στεροειδών εστέρων της χλωραμβουκίλης και αναλόγων αυτής. Μέχρι σήμερα έχει προκύψει ένας εκτεταμένος αριθμός στεροειδών εστέρων, από την σύζευξη απλών και τροποποιημένων στεροειδών με αρκετές διαφορετικές μουστάρδες αζώτου. Η πλειονότητα αυτών των παραγώγων έχουν υποβληθεί σε in vitro και in vivo βιολογικές δοκιμές έναντι των λευχαιμίων Ρ388 και L1210 και αρκετά από αυτά έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικοί αντινεοπλασματικοί παράγοντες. Σε μια πρόσφατη 3D-QSAR μελέτη τριάντα οκτώ στεροειδών εστέρων τριών διαφορετικών μουσταρδών αζώτου με απλούς και τροποποιημένους στεροειδικούς σκελετούς, έγινε προσπάθεια διερεύνησης των 3D σχέσεων χημικής δομής-βιολογικής δραστικότητας, με σκοπό την εύρεση των απαραίτητων στερεοηλεκτρονικών χαρακτηριστικών των ενώσεων που συμβάλλουν στην εκδήλωση της αντιλευχαιμικής δράσης των. Η ανάλυση στηρίχθηκε στην χρήση των μεθοδολογιών CoMSIA και CoMFA. Τα δεδομένα που ελήφθησαν από τις 3D-QSAR αναλύσεις αξιοποιήθηκαν στη συνέχεια από ένα υπολογιστικό πρόγραμμα de novo σχεδιασμού και ανακάλυψης νέων βιοδραστικών μορίων, την εφαρμογή LeapFrog. Με βάση τα είκοσι βελτιωμένα στεροειδικά εστερικά παράγωγα που προτάθηκαν από το LeapFrog, επιλέχθηκαν να σχεδιαστούν και να συντεθούν οι ακόλουθες αρωματικές μουστάρδες αζώτου: α) 2-[π-Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλ)αμινοφαινυλο]βουτυρικό οξύ (7), β) 2-ακεταμιδο-2-[π-Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλ)αμινοφαινυλο]οξικό οξύ (30), γ) 2-ακεταμιδο-2-[ο-Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλ)αμινοφαινυλο]οξικό οξύ (31) και δ) το 3-ακεταμιδο-3-[π-Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλ)αμινοφαινυλο] προπανοϊκό οξύ (42), καθώς και τα εστεροποιημένα παράγωγα αυτών, με επιλεγμένους απλούς και τροποποιημένους στεροειδικούς σκελετούς. Η σύζευξη των νεων μουσταρδών με επιλεγμένες στεροειδικές αλκοόλες απέδωσε δεκαεπτά νέα εστερικά ανάλογα, η σύνθεση των οποίων είχε ως απώτερο σκοπό τη βελτίωση του θεραπευτικού δείκτη των μουσταρδών αζώτου καθώς και τον εμπλουτισμό της βιβλιοθήκης των αποτελεσμάτων που αφορούν στη σχέση χημικής δομής-βιολογικής δραστικότητας των ενώσεων της κατηγορίας αυτής. Συγκεκριμένα, για τη σύνθεση των παραπάνω μουσταρδών αζώτου, εφαρμόστηκε η κλασσική μεθοδολογία σύνθεσης. Ωστόσο, αυτή αποδείχθηκε αποδοτική μονό κατά τη σύνθεση της μουστάρδας 7, παρέχοντας το τελευταίο σε συνολική απόδοση 45%. Για τις υπόλοιπες μουστάρδες ακολουθήθηκαν εναλλακτικές πορείες σύνθεσης λόγω προβλημάτων που παρουσιάστηκαν κατά την εφαρμογή της κλασσικής μεθοδολογίας. Κρίσιμο στάδιο κατά τη σύνθεση των μουσταρδών αζώτου 30 και 31, αποτέλεσε η αρχική προστασία της ελεύθερης αμινομάδας της DL-α-φαινυλγλυκίνης (16) που χρησιμοποιήθηκε ως πρώτη ύλη της συνθετικής πορείας. Η διερεύνηση και η βελτιστοποίηση των πειραματικών συνθηκών ήταν απαραίτητη και κατά το στάδιο της χλωρίωσης των Ν,Ν-δις(2-υδροξυαιθυλ)-παραγώγων 26 και 27 για τον σχηματισμό της χαρακτηριστικής Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλαμινο)-ομάδας των παραγώγων 30 και 31. Κατά τη σύνθεση του 3-ακεταμιδο-3-[π-Ν,Ν-δις(2-χλωροαιθυλ)αμινοφαινυλο]προπανοϊκού οξέος (42) ήταν απαραίτητη η βελτιστοποίηση παρασκευής των ενδιαμέσων 33 και 37. Μετά από διερευνητικές προσπάθειες κατέστη εφικτή η βελτίωση της απόδοσης σύνθεσης του παραγώγου 33 από 54% σύμφωνα με τη βιβλιογραφία σε 98%, καθώς και η σύνθεση του ακετάμιδο παραγώγου 37 τόσο σε λιγότερα συνθετικά στάδια και σε καλύτερη απόδοση σε σχέση με τα δημοσιευμένα βιβλιογραφικά δεδομένα. Σε επόμενο στάδιο της μελέτης σχεδιάσθηκε η εστεροποίηση των μουστάρδων 7, 30 και 42 με επιλεγμένους στεροειδικούς σκελετούς. Για τη σύνθεση των τελικών εστερικών στεροειδικών παραγώγων εφαρμόστηκε η μέθοδος των μικτών ανυδριτών, η οποία περιλαμβάνει την αντίδραση της αρωματικής μουστάρδας αζώτου με ελαφρά περίσσεια 2,4,6-τριχλωροβενζοϋλοχλωρίδιου παρουσία τριαιθυλαμίνης, το σχηματισμό του αντίστοιχου μικτού ανυδρίτη και στη συνέχεια in situ αντίδρασή του με τη στεροειδική αλκοόλη παρουσία 4-διμεθυλαμινοπυριδίνης. Τελικώς κατέστη εφικτή η σύνθεση δεκαεπτά τελικών στεροειδών εστέρων από τη σύζευξη των μουσταρδών αζώτου, 7 και 42 με επιλεγμένες στεροειδείς αλκοόλες. Παρά τις διερευνητικές προσπάθειες που καταβλήθησαν δεν κατέστη εφικτή η εστεροποίηση της μουστάρδας 30. Το σύνολο των τελικών στεροειδών εστέρων προωθήθηκαν σε βιολογικές μελέτες για την αποτίμηση της αντινεοπλασματικής τους δράσης. Τα διαθέσιμα αποτελέσματα αυτών των μελετών σχετίζονται με τα έντεκα στεροειδικά εστερικά παράγωγα της μουστάρδας 7 (2-PHE-BU). Τα μελετηθέντα αυτά παράγωγα επέδειξαν μειωμένη τοξικότητα και μια οριακή αντινεοπλασματική δραστικότητα έναντι της λευχαιμίας Ρ388, στην οποία είχαν μελετηθεί, συγκριτικά με την ελέυθερη αρωματική μουστάρδα (2-PHE-Bu). Ωστόσο, τα ληφθέντα βιολογικά αποτελέσματα ήταν υποδεέστερα των αντίστοιχων δεδομένων που είχαν συλλεχθεί κατά τη μελέτη του PHE και των στεροειδικών εστέρων αυτού έναντι και πάλι της λευχαιμίας Ρ388. Το γεγονός αυτό πιθανόν να οφείλεται στη μειωμένη ενζυμική υδρόλυση που υφίστανται in vivo τα παράγωγα αυτά, λόγω της στερεοχημικής παρεμπόδισης που προκαλεί η αιθυλική αλυσίδα γύρω από τον εστερικό δεσμό σύνδεσης μουστάρδας-στεροειδούς, γεγονός που συνεπάγεται μειωμένη απελευθέρωση της μουστάρδας αζώτου. Στο σημείο αυτό αξίζει να αναφερθεί πως αν και, τόσο οι νέες αρωματικές μουστάρδες αζώτου, όσο και τα στεροειδικά τους παράγωγα είχαν προταθεί ως υποψήφια παράγωγα με βελτιωμένη βιοδραστικότητα κατά την πραγματοποίηση de novo σχεδιασμού από το υπολογιστικό πρόγραμμα LeapFrog, τα αποτελέσματα των βιολογικών δοκιμών δεν επιβεβαιώσαν τις συγκεκριμένες ποτάσεις. Πιθανότατα, παράμετροι που δεν ελήφθησαν υπόψη κατά τον de novo σχεδιασμό από το LeapFrog, όπως η μεταβολική τροποποίηση των ενώσεων να εμπλέκονται και να καθορίζουν την βιοδραστικότητα του τελικών στεροειδικών εστέρων. Θεωρείται ότι μια αναθεώρηση κρίσιμων παραμέτρων όπως η χημική ποικιλομορφία και ο αριθμός των ενώσεων που εισέρχονται ως δεδομένα στις μελέτες 3D-QSAR μπορεί να αποδώσει μεγαλύτερης αξιοπίστιας μοντέλα CoMFA και CoMSIA. Τα νέα αυτά μοντέλα κατά την εισαγωγή τους σε υπολογιαστικά προγράμματα de novo σχεδιασμού μπορούν να συμβάλλουν στο σχεδιασμό νεών ενώσεων με πιθανά υπέρτερη βιοδραστικότητα. / Sixty-six years after the serendipitous discovery and the first publication referred to nitrogen mustard therapy, nitrogen mustards such as cyclophosphamide and melphalan are still front-line chemotherapeutic agents for the treatment of leukemia and various solid tumors. Several chemotherapeutics act as DNA-damaging agents resulting in cell cycle arrest and cell death of the uncontrollably proliferating cancer cells. Among them, bifunctional DNA alkylating agents, such as the nitrogen mustards, form intrestrand crosslinks (ICLs), extremely cytotoxic lesions, blocking DNA replication and transcription. However, cellular responses triggered by ICLs can cause resistance in tumor cells, limiting the efficacy of such treatment. Cytotoxicity, mutagenesis, and clastogenesis are attributed to their ability to damage DNA. Although, these drugs remain some of the most commonly prescribed chemotherapies for the treatment of various solid and hematological malignancies, particularly in combination with other classical or target therapeutics in multi-agent regimens, severe side effects on normal tissues comprise drawbacks of their use. These are attributed to their low selectivity to alkylate specific DNA bases due to their high inherent reactivity, resulting in the non-specific alkylation of other cellular nucleophilic species such as amino acid residues or low molecular weight thiols. Several approaches have been explored to reduce the toxicity and increase the therapeutic efficacy of nitrogen mustards. Among them, the generation of DNA-directed alkylating agents via the chemical linkage of nitrogen mustards with molecules of increased DNA-binding affinity and the synthesis of nitrogen mustard prodrugs led to interesting results. The chemical linkage of nitrogen mustards to carrier molecules (e.g steroids) with affinity for specific binding sites (nuclear receptors) has been used aiming at the improvement of the antineoplastic treatment. Our ongoing studies in this field have demonstrated that steroidal esteric derivatives of aromatic nitrogen mustards increase the damaging effects on specific DNA sequences and achieve better selectivity and reduced toxicity compared to nitrogen mustards themselves. Steroidal skeletons, which incorporate a –NHCO- moiety are considered more appropriate modules than the common or non-modified steroids, since their esters with aromatic nitrogen mustards, such as chlorambucil and its analogs, have been proved potent antileukemic agents. To this direction, our group has published a series of studies related with steroidal esters of aromatic nitrogen mustards as antineoplastic, especially antileukemic agents. Our efforts have succeeded in the identification of potent and promising derivatives with enhanced activity and reduced toxicity compared to the corresponding nitrogen mustards against in vitro and in vivo experimental tumors. Extensive structure-activity relationship (SAR) studies have demonstrated unique structural features of both the steroidal part and the nitrogen mustard which contribute substantially to the bioactivity of the target steroidal esters Furthermore, recent 3D QSAR/CoMFA and CoMSIA studies led to the generation of related models which indicated the influence of stereoelectronic and physicochemical parameters on the antileukemic activity of target compounds. The reliability of both models was evaluated and their predictive ability on the activity of a test set of compounds proved satisfactory. Furthermore, based on the proposed CoMFA model and using the de novo ligand design routine LeapFrog of SYBYL, a series of candidate molecules with potentially optimal bioactivity was proposed, creating new challenges in further investigation of this class of compounds. Prompted by the aforementioned results and extending our structure-activity relationship studies, we decided to investigate if the incorporation of in silico predictive nitrogen mustards on various simple and modified steroids might result to steroidal esters with improved antineoplastic activity. The selection of the nitrogen mustards which were synthesized and used in this study was based on the predictive antileukemic activity of their corresponding steroidal esters and the synthetic accessibility of the intermediate and target compounds. Thus, we designed and synthesized a new series of steroidal esters containing the aromatic nitrogen mustards 2-[4-N,N-bis(2-chloroethyl)amino-phenyl]butanoic acid (2-PHE-BU, 7), 2-acetamido-2-[p-N,N-bis(2-chloroethyl)amino-phenyl]acetic acid (30), 2-acetamido-2-[o-N,N-bis(2-chloroethyl)amino-phenyl]acetic acid (31) and 3-acetamido-3-[p-N,N-bis(2-chloroethyl)amino-phenyl]propanoic acid (42). The chemical linkage of nitrogen mustards 7 and 42 with simple and modified steroids led to the synthesis of seventeen new steroidal esters aiming at the investigation of new compounds with enhanced antineoplastic activity and higher therapeutic index. The synthesis of the aforementioned nitrogen mustards was based on a classic synthetic approach. However, this procedure proved efficient only for the synthesis of compound 7, in an overall yield of 45%. Key step for the synthesis of nitrogen mustards 30 and 31 was the protection of the free amino-group of DL--phenyglycine. Optimization of the experimental conditions were also necessary for the chlorination of N,N-bis(2-hydroxyethyl) intermediates 26 and 27, which led to the corresponding nitrogen mustards 30 and 31. During the synthesis of the 3-acetamido-3-[p-N,N-bis(2-chloroethyl)amino]propanoic acid (42), optimization of the procedure for the preparation of the intermediates 33 and 37 was also necessary. Our attempts resulted in the preparation of compound 37 in less steps and higher yield (98%) compared to that referred in the literature. The synthesis of the final steroidal esteric derivatives was based on the well established method of mixed anhydrides, which involves the reaction of the aromatic nitrogen mustard with a slight excess of 2,4,6-trichlorobenzoyl chloride in the presence of triethylamine, followed by the addition of steroidal alcohol in the presence of 4-dimethylaminopyridine. The newly synthesized alkylating steroidal esters exhibited reduced toxicity and slightly improved antileukemic activity against P388 leukemia bearing mice compared to the free nitrogen mustard 2-PHE-BU. Nevertheless, they did not prove superior to already synthesized, structurally related steroidal esters of PHE indicating that the enzymatic hydrolysis and the liberation of the nitrogen mustard in vivo is possibly disfavored due to the steric hindrance of the ethyl group around the formed ester bond. Nevertheless, the biological results obtained in the present study clearly indicate that except of the important stereoelectronic requirements which are considered and incorporated as data in LeapFrog routine, other parameters are possibly implicated and determine the bioactivity of the target steroidal esters. We expect that a careful revision of the implicated parameters such as the chemical diversity and the number of the tested compounds will allows us the generation of new CoMFA and CoMSIA models which subsequently will contribute to higher predicted reliability of the in silico design by software packages such as LeapFrog.

Les méthodes de criblage virtuel sont largement utilisées dans le processus de conception de médicaments afin de réduire le nombre de composés à tester expérimentalement. Cependant, les résultats obtenus par criblage virtuel ne sont que des prédictions et leur fiabilité n'est pas garantie. L'évaluation de ces méthodes est donc essentielle pour guider le bioinformaticien dans le choix de l'outil et du protocol adaptés dans les conditions de son expérience. Dans une première étude, nous avons développé une nouvelle métrique pour l'analyse des résultats de criblage : la Courbe de Prédictivité. Cette métrique permet une analyse fine de la pertinence des scores d'affinité pour la détection de composés actifs et complète les métriques existantes, permettant une meilleure compréhension des résultats de criblage. Lors de notre projet suivant, nous avons souhaité faciliter ce processus d'analyse en intégrant l'ensemble des métriques de criblage virtuel dans un outil web interactif : Screening Explorer. Une seconde partie de ma thèse a consisté en la recherche de nouveaux inhibiteurs du VIH (Virus de l’Immunodéficience Humaine). L'équipe génomique de notre laboratoire a identifié plusieurs gènes dont l'expression influence le développement du SIDA, révèlant ainsi de potentielles cibles thérapeutiques. Une étude bibliographique a permis d'identifier plusieurs composés inhibiteurs de ces cibles. La société Peptinov, associée à notre laboratoire, va prochainement estimer le potentiel thérapeutique de ces composés dans des essais in vitro (i) d'infection par le VIH, (ii) de prolifération virale et (iii) de réactivation virale. / Virtual screening methods are widely used in drug discovery processes in order to reduce the number of compounds to test experimentally. However, virtual screening results are only predictions and their reliability is not guaranteed. Evaluating these methods is crucial to guide the bioinformatician in the choice of the right tool and protocol according to the conditions of his experiment. In a first study, we developed a new metric to analyze the results of virtual screening: the Predictiveness Curve. This metric allows to finely analyze the relevance of binding scores for the detection of active compounds and complete existing metrics, allowing a better comprehension of screening results. In a following project, we facilitated the analysis process by integrating all of the virtuel screening metrics in an interactive tool: Screening Explorer. The second part of my thesis consisted in the research of novel HIV inhibitors. The genomic team of our laboratory identified several genes whose expression influence the development of AIDS, therefore revealing potential therapeutic targets. A bibliographic study allowed to identify compounds that can inhibit those targets. The company Peptinov, associated to our laboratory, is currently estimating the therapeutic potential of the compounds in vitro in assays of (i) HIV infection, (ii) viral proliferation and (iii) viral reactivation.

Doctor Pharmaceuticae - Dpharm / Among neurological disorders, many of the most devastating disorders are neurodegenerative. Modern research associates excitotoxicity to a variety of neuropathological conditions, suggesting that the neurodegenerative diseases with distinct etiologies may have excitotoxicity as a common pathway. Excitotoxicity occurs through over-stimulation of receptors for excitatory neurotransmitters like the N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors. Due to the relevance of NMDA receptors and excitotoxic processes, the antagonism or modulation of NMDA receptors is used as a therapeutic tool against neurodegenerative diseases. NMDA receptor activity can be modulated by S-nitrosylation and this modulation of NMDA receptor activity can be utilised in the development of neuroprotective drugs.

La conception de médicaments est un long processus complexe impliquant de nombreuses disciplines différentes. Entre la découverte de la touche (molécule active initiale) puis de la tête de série (molécule optimisée), jusqu’à la mise sur le marché du produit fini (médicament), il s’écoule en général une dizaine d’année, pour un coût avoisinant le milliard d’euros. Afin d’optimiser ce processus, de nombreuses approches sont développées pour identifier plus rapidement les molécules les plus prometteuses pour une cible thérapeutique donnée. Les protéines kinases (PK) jouent un rôle majeur dans la signalisation moléculaire et dans les mécanismes cellulaires. La dérégulation d’une PK peut engendrer des pathologies graves telles que des maladies neurodégénératives ou le cancer ; la conception d’inhibiteurs de PK (PKI) est ainsi un domaine de recherche thérapeutique extrêmement actif. Dans ce manuscrit de thèse, deux approches de chémoinformatique complémentaires sont explorées pour l’identification de nouveaux PKI. Tout d’abord, un criblage virtuel de produits naturels a été réalisé dans un contexte de recherche de molécules bioactives à finalité cosmétique ou thérapeutique. Pour ce travail, il a d’abord été nécessaire de développer un outil in silico de préparation de molécules, VSPrep, qui s’appuie sur des outils gratuits pour les chercheurs académiques. Enfin, un nouvel outil de conception de molécules bioactives à partir de fragments moléculaires (FBDD) a également été développé. L’implémentation de cet outil, Frags2Drugs, ainsi que sa validation dans des projets FBDD sont décrites dans ce manuscrit. / Drug design is a long and complex multidisciplinary process. From the discovery of the initial hit (bioactive molecule), to the lead (optimized compound), and finally to the commercialization of the end product (drug), almost 10 years are necessary and this process costs an average of $1 billion dollars. In order to optimize this process, new methods are relentlessly developed so that novel promising molecules might be identified faster for a given target. Protein kinases (PK) play a central role in most molecular pathways and are essential to control cellular mechanisms. The mutation of one PK can lead to severe pathologies such as neurodegenerative diseases or cancer, making the research of PK inhibitors (PKI) an intense area of therapeutic research. In this manuscript, two complementary chemoinformatics approaches are discussed for identifying PKI, and both depend on the preparation of small molecules (ligands). For this specific task, a new workflow protocol, VSPrep, was developed using only freely available tools for academics. First, a virtual screening approach of natural products was performed in order to identify bioactive molecules for cosmetics or therapeutic applications. Second, a novel in silico Fragment-Based Drug Discovery (FBDD) tool, Frags2Drugs, was developed specifically for kinase research. It combines molecular fragments derived from PKI into novel inhibitors bound to specific protein kinases. The tool was validated on several internal kinase projects leading to novel protein kinase inhibitors with acceptable drug-like properties.

O Projeto Genoma Humano do Câncer (PGHC), financiado pela FAPESP e pelo Instituto Ludwig de Pesquisa sobre o câncer, buscou identificar os genes expressos nos tipos mais comuns de câncer no Brasil. Tal projeto conseguiu identificar aproximadamente um milhão de seqüências de genes de tumores freqüentes no Brasil. A contribuição brasileira foi maior para tumores de cabeça e pescoço, mama e cólon. Uma das iniciativas mais recentes e estimuladas pelo PGHC é o projeto Genoma Clínico, o qual visa desenvolver novas formas de diagnóstico e tratamento do câncer através do estudo de genes expressos. A partir da análise molecular de tecidos saudáveis e neoplásicos em diferentes estágios, é possível identificar marcadores de prognóstico, permitindo escolhas de terapias mais adequadas e eficientes. A proteína hnRNP K foi identificada como um desses marcadores, em neoplasias da região da cabeça e pescoço, sendo objetivo deste estudo a aplicação de técnicas de bioinformática e modelagem molecular no planejamento baseado em estrutura de candidatos a fármacos antineoplásicos que bloqueiem a atividade da proteína. A proteína hnRNP K apresenta diversas funções e é encontrada nos mais diversos compartimentos celulares, interferindo, basicamente, no sistema de expressão gênica. Essa proteína apresenta 3 domínios KH, os quais são responsáveis por sua ligação à moléculas de DNA e RNA. Modelos de boa qualidade dos domínios KH foram construídos através da estratégia de modelagem molecular por homologia estrutural. Após screening virtual em bases de dados de compostos (330.000 aproximadamente) com propriedades drug-like, 15 compostos com potencial de interação com o domínio KH3 foram selecionados. Os modos de ligação para cada um dos mesmos no sítio ligante do domínio KH3 foram sugeridos por simulações de docking e apresentaram um bom encaixe espacial com os sítios receptores virtuais calculados pelos campos de interação molecular. Simulações de dinâmica molecular foram realizadas com o intuito de avaliar a estabilidade dos compostos selecionados, que também foram avaliados quanto à presença de grupamentos toxicofóricos em sua estrutura. / The Brazilian Project Genoma Câncer (PGHC) supported by FAPESP and the Ludwig Institute for Cancer Research, intended to identify the genes involved in the most common cases of cancer in Brazil. In this project about a million of gene sequences were identified. The major contribution was made in breast, colorectal and head and neck cancers. The results obtained stimulated the creation of another project, called Genoma Clínico, which intend to develop new trends in treatments and diagnosis of cancer based on the study of expressed genes. Analyzing healthy and neoplasic tissues in different stages, it is possible to identify molecular markers related to the prognosis of cancer, allowing the use of more efficient therapies. The hnRNP K protein was identified as a molecular marker in head and neck cancer, where the objective of this work lies in the application of bioinformatics and molecular modeling strategies by structure-based drug design to identify potential antineoplasic drug candicates that could act against hnRNP K protein. The hnRNP K protein is encountered in all cellular compartments and act, basically, in the gene expression pathways. Its structure is composed by three KH domains that mediate interactions with DNA and RNA molecules. High quality models of KH domains were built by homology modeling. After the virtual screening simulations performed with drug-like compound databases, containing approximately 330.000 compounds, 15 were selected as potential ligands of KH3 domain of hnRNP K. The binding modes suggested for these compounds, by docking simulations, presented a good spatial fit when compared with the virtual receptor sites calculated by molecular interaction fields. Molecular dynamics simulations were performed in order to evaluate de stability of the binding modes suggested. The potential ligands were also evaluated to identify toxicophoric features in its chemical structures.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-14T08:51:05Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Maríilia Nunes do Nascimento - 2015.pdf: 2988580 bytes, checksum: 941d336cea1a51aeb45d97702067875a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-15T08:54:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Maríilia Nunes do Nascimento - 2015.pdf: 2988580 bytes, checksum: 941d336cea1a51aeb45d97702067875a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-15T08:54:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Maríilia Nunes do Nascimento - 2015.pdf: 2988580 bytes, checksum: 941d336cea1a51aeb45d97702067875a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-03-03 / Malaria is a serious endemic disease caused by parasites of the genus Plasmodium, which affects much of the population, especially in tropical and subtropical areas. Currently, drug therapy makes use of artemisinin or its derivatives associated with a second anti-malarial drug. The shortage of new treatments as well as the spread of parasite resistance to drugs currently available, makes urgent the search and discovery of new targets and new antimalarial drugs. The enzyme deoxyuridine triphosphatase (dUTPase) of Plasmodium falciparum plays an important role in maintaining balance between 2'-deoxyuridine 5'-triphosphate (dUTP) and 2'- deoxitimina 5'-triphosphate (dTTP) in order to avoid the erroneous incorporation uracil on the DNA tape. Thus, the enzyme dUTPase is a potential target for the development of new drugs, and has been validated for the organisms Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae and Mycobacterium smegmatis. This study aimed to carry out quantitative studies of the relationship between structure and activity (QSAR) to a series of β-branched nucleoside inhibitors PfdUTPase, in order to generate robust and predictive models to predict compounds activity untested and that may help to elucidate the important structural requirements for the affinity of this class of compounds. For this, there was the hologram QSAR analysis (HQSAR), comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity index analysis (CoMSIA). For studies of CoMFA and CoMSIA were tested two methods of calculation of partial charges, the empirical method Gasteiger-Huckel and the semi-empirical method AM1-BCC. Were also tested three structural alignment strategies based on the binder: maximum common substructure, based on the overlap of molecular volumes, and on the basis of morphological similarities; and a strategy based on the 3D coordinates of the enzymeinhibitor complex (molecular docking). The QSAR models generated showed good robustness and external predictability, showing good power correlation and prediction of affinity. The HQSAR contribution maps and contour maps of the CoMFA and CoMSIA indicated the importance of certain groups for affinity, such as the importance of the presence of at least two of trityl rings that contribute both sterically as hydrophobically to interact with the hydrophobic site of the parasite enzyme, non-existent in the human enzyme. The drug design based on information obtained from 2D and 3D QSAR, generated 121 molecules grouped into 18 clusters. Two hits with approximate power to one of the most active compounds of the series stood out by presenting appropriate physicochemical properties. / A malária é uma doença endêmica grave, causada por parasitos do gênero Plasmodium, que afeta grande parte da população, em especial nas áreas tropicais e subtropicais. Atualmente, o tratamento farmacológico faz uso de artemisinina ou de seus derivados associado a um segundo fármaco antimalárico. A escassez de novos tratamentos assim como a disseminação da resistência do parasito aos fármacos atualmente disponíveis, torna urgente a busca e descoberta de novos alvos e novos fármacos antimaláricos. A enzima deoxiuridina trifosfatase (dUTPase) de Plasmodium falciparum desempenha um papel importante na manutenção do equilíbrio entre 2’-desoxiuridina 5’-trifosfato (dUTP) e 2’-deoxitimina 5’-trifosfato (dTTP), a fim de evitar a incorporação errônea de uracila na fita do DNA. Dessa forma, a enzima dUTPase é um alvo potencial para o desenvolvimento de novos fármacos, e já foi validada para os organismos Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae e Mycobacterium smegmatis. Este trabalho teve como objetivo a realização de estudos quantitativos de relação entre estrutura e atividade (QSAR) para uma série de nucleosídeos β-ramificados inibidores da PfdUTPase, com a finalidade de se gerar modelos robustos e preditivos para predizer a atividade de compostos não testados e que possam auxiliar na elucidação dos requisitos estruturais importantes para a afinidade desta classe de compostos. Para isso, realizou-se a análise de holograma QSAR (HQSAR), análise comparativa de campos moleculares (CoMFA) e a análise comparativa dos índices de similaridade molecular (CoMSIA). Para os estudos de CoMFA e CoMSIA, foram testados dois métodos de cálculo de cargas parciais, o método empírico Gasteiger-Huckel e o método semi-empírico AM1-BCC. Foram também testadas três estratégias de alinhamento estrutural baseadas no ligante: máxima subestrutura comum, baseada na sobreposição de volumes moleculares, e em função da similaridade morfológica; e uma estratégia baseada nas coordenadas 3D do complexo enzima-inibidor (docking molecular). Os modelos de QSAR gerados apresentaram boa robustez e preditividade externa, demostrando bom poder de correlação e predição da afinidade. Os mapas de contribuição de HQSAR e os mapas de contorno do CoMFA e CoMSIA indicaram a importância de determinados grupos para a afinidade, como por exemplo, a importância da presença de ao menos dois anéis tritila que contribuem tanto estericamente como hidrofobicamente para interação com o sítio hidrofóbico da enzima do parasito, inexistente na enzima de humanos. O planejamento de fármacos baseado nas informações obtidas do QSAR 2D e 3D, gerou 121 moléculas agrupadas em 18 clusters. Dois hits com potência aproximada a um dos compostos mais ativos da série se destacaram por apresentar propriedades físico-químicas apropriadas.

A Doença de Alzheimer (DA) é um transtorno progressivo que acomete o Sistema Nervoso Central, causando demência em idosos. A doença leva a uma diminuição da memória, dificuldade no raciocínio e pensamento e alterações comportamentais. A fisiopatologia da doença corresponde ao aumento na concentração do peptídeo -amilóide com consequente deposição e formação da placa amiloide; e também ao aparecimento dos emaranhados neurofibrilares, que são agregados de proteína tau hiperfosforilada. A enzima glicogênio sintase cinase 3 beta (GSK-3) está diretamente envolvida nos dois processos e, por isso, a busca por novos inibidores dessa enzima é uma importante estratégia terapêutica para o tratamento da doença. Neste trabalho utilizou-se a triagem virtual em 7 bancos de dados de moléculas aplicando cinco diferentes estratégias in silico, através de planejamento de fármacos baseado em ligantes e baseado em estrutura, combinada com estudos in silico de farmacocinética, toxicidade e atividade biológica, seguido de posteriores ensaios de inibição enzimática in vitro. Obteve-se três compostos pela metodologia de farmacóforo, (Estratégia 3) dos quais dois deles demonstraram atividade inibitória interessante para GSK-3, na faixa de micromolar. A partir das outras quatro estratégias foram selecionados 16 compostos que futuramente serão também testados utilizando o mesmo protocolo de ensaio in vitro aqui utilizado. / Alzheimer\'s disease (AD) is a progressive disorder that affects the Central Nervous System, causing dementia in the elderly. The disease leads to decreased memory, difficulty in reasoning and thinking, and behavioral changes. The pathophysiology of the disease corresponds to the increase in -amyloid peptide concentration with consequent deposition and formation of the amyloid plaque and to the appearance of neurofibrillary tangles, which are aggregates of hyperphosphorylated tau protein. The enzyme glycogen synthase kinase-3 beta (GSK-3) is directly involved in both processes and, therefore, the search for new inhibitors of this enzyme is an important therapeutic strategy for the treatment of the disease. In this work, we used virtual screening in 7 molecule databases applying five different in silico strategies, using the ligand-based and structure-based drug design methodologies, combined with in silico studies of pharmacokinetics, toxicity and biological activity, followed by subsequent assays enzymatic inhibition in vitro. We obtained three compounds by the pharmacophore methodology (Strategy 3) of which two of them demonstrated interesting inhibitory activity for GSK-3 in the micromolar range. From the other four strategies, 16 compounds were selected which in future will also be tested using the same in vitro assay protocol used here.

Les biotechnologies sont arrivées au point ou la quantité d'information disponible permet de penser les objets biologiques comme des systèmes complexes. Dans ce contexte, les phénomènes qui émergent de ces systèmes sont intimement liés aux spécificités de leur organisation. Cela pose des problèmes computationnels et statistiques qui sont précisément l'objet d'étude de la communauté liée à l'apprentissage statistique. Cette thèse traite d'applications de méthodes d'apprentissage pour l'étude de phénomène biologique dans une perspective de système complexe. Ces méthodes sont appliquées dans le cadre de l'analyse d'interactions protéine-ligand et d'effets secondaires, du phenotypage de populations de cellules et du plan d'expérience pour des systèmes dynamiques non linéaires partiellement observés.D'importantes quantités de données sont désormais disponibles concernant les molécules mises sur le marché, tels que les profils d'interactions protéiques et d'effets secondaires. Cela pose le problème d'intégrer ces données et de trouver une forme de structure sous tendant ces observations à grandes échelles. Nous appliquons des méthodes récentes d'apprentissage non supervisé à l'analyse d'importants jeux de données sur des médicaments. Des exemples illustrent la pertinence de l'information extraite qui est ensuite validée dans un contexte de prédiction.Les variations de réponses à un traitement entre différents individus posent le problème de définir l'effet d'un stimulus à l'échelle d'une population d'individus. Par exemple, dans le contexte de la microscopie à haut débit, une population de cellules est exposée à différents stimuli. Les variations d'une cellule à l'autre rendent la comparaison de différents traitement non triviale. Un modèle génératif est proposé pour attaquer ce problème et ses propriétés sont étudiées sur la base de données expérimentales.A l'échelle moléculaire, des comportements complexes émergent de cascades d'interactions non linéaires entre différentes espèces moléculaires. Ces non linéarités engendrent des problèmes d'identifiabilité du système. Elles peuvent cependant être contournées par des plans expérimentaux spécifiques, un des champs de recherche de la biologie des systèmes. Une stratégie Bayésienne itérative de plan expérimental est proposée est des résultats numériques basés sur des simulations in silico d'un réseau biologique sont présentées. / Biotechnologies came to an era where the amount of information one has access to allows to think about biological objects as complex systems. In this context, the phenomena emerging from those systems are tightly linked to their organizational properties. This raises computational and statistical challenges which are precisely the focus of study of the machine learning community. This thesis is about applications of machine learning methods to study biological phenomena from a complex systems viewpoint. We apply machine learning methods in the context of protein-ligand interaction and side effect analysis, cell population phenotyping and experimental design for partially observed non linear dynamical systems.Large amount of data is available about marketed molecules, such as protein target interaction profiles and side effect profiles. This raises the issue of making sense of this data and finding structure and patterns that underlie these observations at a large scale. We apply recent unsupervised learning methods to the analysis of large datasets of marketed drugs. Examples show the relevance of extracted information which is further validated in a prediction context.The variability of the response to a treatment between different individuals poses the challenge of defining the effect of this stimulus at the level of a population of individuals. For example in the context High Content Screening, a population of cells is exposed to different stimuli. Between cell variability within a population renders the comparison of different treatments difficult. A generative model is proposed to overcome this issue and properties of the model are investigated based on experimental data.At the molecular scale, complex behaviour emerge from cascades of non linear interaction between molecular species. These non linearities leads to system identifiability issues. These can be overcome by specific experimental plan, one of the field of research in systems biology. A Bayesian iterative experimental design strategy is proposed and numerical results based on in silico biological network simulations are presented.