Os estrógenos exercem importantes efeitos fisiológicos através dos dois subtipos dos receptores de estrógeno humanos (hERs), alfa (hER?) e beta (hER?). Enquanto hER? é um importante alvo macromolecular no desenvolvimento de fármacos para o tratamento do câncer de mama, hER? é um alvo promissor no desenvolvimento de agentes terapêuticos para a terapia de reposição hormonal. O progresso no planejamento de moduladores apresentando maior potência, afinidade e seletividade, entretanto, requer a otimização múltipla de interações intermoleculares fármaco-receptor. A Química Medicinal moderna, de forte caráter multidisciplinar, fornece um arsenal de alternativas e estratégias úteis no processo de planejamento de novos fármacos. As ferramentas de modelagem molecular e de estudos das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR) estão integradas a esse processo, sendo de extremo valor na busca por moléculas bioativas com propriedades múltiplas otimizadas. Para a realização deste trabalho, conjuntos padrões de dados foram organizados para diferentes classes químicas de potentes moduladores dos ERs. Esses conjuntos padronizados para os subtipos do hER, contendo a informação qualificada sobre a estrutura química dos ligantes associada a medida da propriedade farmacológica correspondente, estabeleceram as bases para o desenvolvimento de modelos empregando os métodos holograma QSAR, CoMFA e GRID/PCA. Os modelos finais de HQSAR e CoMFA possuem elevada consistência interna e externa, apresentando bom poder de correlação e predição das propriedades alvo. Juntamente com as informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, os modelos de QSAR e GRID/PCA construídos são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos moduladores seletivos do ER possuindo maior afinidade e potência. / Estrogens exert important physiological effects through two human estrogen receptor subtypes (hERs), alpha (hER?) and beta (hER?). While hER? is a macromolecular target of great importance for breast cancer therapy, hER? is an attractive drug target for the development of novel therapeutic agents for hormone replacement therapy. Progress towards the design of modulators having improved potency, affinity and selectivity requires the optimization of multiple ligand-receptor interactions. The strong multidisciplinary character of modern Medicinal Chemistry supplies a rich arsenal of useful rational strategies for the design of new drug candidates. Molecular modeling tools and quantitative structure-activity relationships (QSAR) are integrated into the drug design process in the search of bioactive molecules having optimized properties. In this study, standard data sets were organized for different chemical classes of ER modulators, integrating the qualified information about chemical structure associated to the corresponding pharmacological property. The data sets established the scientific basis for the development of models employing the hologram QSAR, CoMFA and GRID/PCA methods. The final HQSAR and CoMFA models possess high internal and external consistency, with good correlative and predictive power. The generated QSAR and GRID/PCA models as well as the information gathered from the 3D contour maps provide useful guidelines for the design of new selective ER modulators having improved affinity and potency.

A doença de Chagas é uma das doenças tropicais negligenciadas prioritárias para a Organização Mundial da Saúde (OMS). Endêmica na América Latina, é considerada atualmente um problema de saúde mundial, afetando diversos países na América do Norte, Europa, Ásia e Oceania. Estima-se que 8-10 milhões de pessoas estejam infectadas com o protozoário Trypanosoma cruzi. O tratamento disponível é limitado a dois fármacos que apresentam baixa eficácia e sérios efeitos adversos, o que torna evidente a urgência por novas alternativas terapêuticas. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo o desenvolvimento de estudos das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR, na sigla inglesa para quantitative structure-activity relationships) para duas séries de derivados do fenarimol com atividade anti-T. cruzi. Os compostos selecionados possuem considerável potência in vitro contra o parasita, além de atividade in vivo em modelos experimentais da doença, o que caracteriza o seu potencial para estudos em química medicinal. Neste contexto, estratégias de planejamento de fármacos foram utilizadas para a geração de modelos de QSAR preditivos. Foram utilizados os métodos holograma QSAR (HQSAR, na sigla inglesa para hologram QSAR); análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA, na sigla inglesa para comparative molecular field analysis); e análise comparativa dos índices de similaridade estrutural (CoMSIA, na sigla inglesa para comparative molecular similarity indices). Os modelos gerados possuem alta capacidade de correlação interna e de predição externa, indicando também um conjunto de características estruturais responsáveis pela atividade anti-T. cruzi. Os resultados apresentados neste trabalho são úteis no planejamento de novos derivados do fenarimol com propriedades antichagásicas. / Chagas\' disease is considered by the World Health Organization (WHO) as one of the top neglected tropical diseases. Endemic in Latin America, it is currently a global public health problem, affecting several countries in North America, Europe, Asia and Oceania. The disease, caused by the protozoan parasite Trypanosoma cruzi, affects around 8-10 million people worldwide. The available treatment is limited to two drugs that present low efficacy and severe side effects, highlighting the urgent need for new therapeutic options. This masters dissertation focuses on the development of quantitative structure-activity relationships (QSAR) models for two series of fenarimol derivatives with activity against T. cruzi. The selected compounds exhibit substantial in vitro potency against the parasite, as well as in vivo activity in experimental models of the disease, which point out their potential for further studies in medicinal chemistry. In this context, drug design strategies were applied for the generation of predictive QSAR models. The methods employed were hologram QSAR (HQSAR); comparative molecular field analysis (CoMFA); and comparative molecular similarity indices (CoMSIA). The models possess high internal and external consistency, also indicating a set of structural features related to their anti-T. cruzi activity. The results reported herein are useful for the design of new fenarimol derivatives as new antichagasic agents.

Os estrógenos exercem importantes efeitos fisiológicos através dos dois subtipos dos receptores de estrógeno humanos (hERs), alfa (hER?) e beta (hER?). Enquanto hER? é um importante alvo macromolecular no desenvolvimento de fármacos para o tratamento do câncer de mama, hER? é um alvo promissor no desenvolvimento de agentes terapêuticos para a terapia de reposição hormonal. O progresso no planejamento de moduladores apresentando maior potência, afinidade e seletividade, entretanto, requer a otimização múltipla de interações intermoleculares fármaco-receptor. A Química Medicinal moderna, de forte caráter multidisciplinar, fornece um arsenal de alternativas e estratégias úteis no processo de planejamento de novos fármacos. As ferramentas de modelagem molecular e de estudos das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR) estão integradas a esse processo, sendo de extremo valor na busca por moléculas bioativas com propriedades múltiplas otimizadas. Para a realização deste trabalho, conjuntos padrões de dados foram organizados para diferentes classes químicas de potentes moduladores dos ERs. Esses conjuntos padronizados para os subtipos do hER, contendo a informação qualificada sobre a estrutura química dos ligantes associada a medida da propriedade farmacológica correspondente, estabeleceram as bases para o desenvolvimento de modelos empregando os métodos holograma QSAR, CoMFA e GRID/PCA. Os modelos finais de HQSAR e CoMFA possuem elevada consistência interna e externa, apresentando bom poder de correlação e predição das propriedades alvo. Juntamente com as informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, os modelos de QSAR e GRID/PCA construídos são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos moduladores seletivos do ER possuindo maior afinidade e potência. / Estrogens exert important physiological effects through two human estrogen receptor subtypes (hERs), alpha (hER?) and beta (hER?). While hER? is a macromolecular target of great importance for breast cancer therapy, hER? is an attractive drug target for the development of novel therapeutic agents for hormone replacement therapy. Progress towards the design of modulators having improved potency, affinity and selectivity requires the optimization of multiple ligand-receptor interactions. The strong multidisciplinary character of modern Medicinal Chemistry supplies a rich arsenal of useful rational strategies for the design of new drug candidates. Molecular modeling tools and quantitative structure-activity relationships (QSAR) are integrated into the drug design process in the search of bioactive molecules having optimized properties. In this study, standard data sets were organized for different chemical classes of ER modulators, integrating the qualified information about chemical structure associated to the corresponding pharmacological property. The data sets established the scientific basis for the development of models employing the hologram QSAR, CoMFA and GRID/PCA methods. The final HQSAR and CoMFA models possess high internal and external consistency, with good correlative and predictive power. The generated QSAR and GRID/PCA models as well as the information gathered from the 3D contour maps provide useful guidelines for the design of new selective ER modulators having improved affinity and potency.

A doença de Chagas é uma das doenças tropicais negligenciadas prioritárias para a Organização Mundial da Saúde (OMS). Endêmica na América Latina, é considerada atualmente um problema de saúde mundial, afetando diversos países na América do Norte, Europa, Ásia e Oceania. Estima-se que 8-10 milhões de pessoas estejam infectadas com o protozoário Trypanosoma cruzi. O tratamento disponível é limitado a dois fármacos que apresentam baixa eficácia e sérios efeitos adversos, o que torna evidente a urgência por novas alternativas terapêuticas. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo o desenvolvimento de estudos das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR, na sigla inglesa para quantitative structure-activity relationships) para duas séries de derivados do fenarimol com atividade anti-T. cruzi. Os compostos selecionados possuem considerável potência in vitro contra o parasita, além de atividade in vivo em modelos experimentais da doença, o que caracteriza o seu potencial para estudos em química medicinal. Neste contexto, estratégias de planejamento de fármacos foram utilizadas para a geração de modelos de QSAR preditivos. Foram utilizados os métodos holograma QSAR (HQSAR, na sigla inglesa para hologram QSAR); análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA, na sigla inglesa para comparative molecular field analysis); e análise comparativa dos índices de similaridade estrutural (CoMSIA, na sigla inglesa para comparative molecular similarity indices). Os modelos gerados possuem alta capacidade de correlação interna e de predição externa, indicando também um conjunto de características estruturais responsáveis pela atividade anti-T. cruzi. Os resultados apresentados neste trabalho são úteis no planejamento de novos derivados do fenarimol com propriedades antichagásicas. / Chagas\' disease is considered by the World Health Organization (WHO) as one of the top neglected tropical diseases. Endemic in Latin America, it is currently a global public health problem, affecting several countries in North America, Europe, Asia and Oceania. The disease, caused by the protozoan parasite Trypanosoma cruzi, affects around 8-10 million people worldwide. The available treatment is limited to two drugs that present low efficacy and severe side effects, highlighting the urgent need for new therapeutic options. This masters dissertation focuses on the development of quantitative structure-activity relationships (QSAR) models for two series of fenarimol derivatives with activity against T. cruzi. The selected compounds exhibit substantial in vitro potency against the parasite, as well as in vivo activity in experimental models of the disease, which point out their potential for further studies in medicinal chemistry. In this context, drug design strategies were applied for the generation of predictive QSAR models. The methods employed were hologram QSAR (HQSAR); comparative molecular field analysis (CoMFA); and comparative molecular similarity indices (CoMSIA). The models possess high internal and external consistency, also indicating a set of structural features related to their anti-T. cruzi activity. The results reported herein are useful for the design of new fenarimol derivatives as new antichagasic agents.

Uma etapa essencial no ciclo de vida do vírus HIV é a integração do DNA viral no cromossomo hospedeiro. Essa etapa é catalisada pela enzima integrase (IN) de 32-kDa. HIV-1 IN é um importante e validado alvo, e as drogas que inibem seletivamente a enzima, quando utilizadas em combinação com os inibidores da transcriptase reversa (RT) e protease (PR), são consideradas altamente eficazes em suprimir a replicação viral. IN catalisa dois processos enzimáticos designados por 3\' processamento e transferência de DNA. Agentes ativos contra integrase, inibindo a etapa de transferência da vertente já estão em fase clínica. O fármaco Raltegravir® é o primeiro nesta nova classe. Os ensaios clínicos no tratamento em novos pacientes têm uma atividade anti-retroviral potente e bem tolerado. Dada a sua potência, segurança e novo mecanismo de ação, os inibidores da integrase representam um importante avanço terapêutico contra o HIV-1. Na presente tese de doutorado, foram realizados estudos quimiométricos utilizando descritores teóricos e QSAR bi- (2D) e tridimensionais (3D) empregando, respectivamente, as técnicas holograma QSAR (HQSAR) e a análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA), visando à geração de modelos preditivos para um conjunto de inibidores da integrase do vírus HIV-1. Modelos de QSAR com boa consistência interna, habilidade preditiva e estabilidade foram obtidos em todos os casos. Os modelos gerados, associados às informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos inibidores mais potentes e seletivos da integrase do HIV-1. / An essential step in the HIV life cycle is integration of the viral DNA into the host chromosome. This step is catalyzed by a 32-kDa viral enzyme HIV integrase (IN). HIV-1 IN is an important and validated target, and the drugs that selectively inhibit this enzyme, when used in combination with reverse transcriptase (RT) and protease (PR) inhibitors, are believed to be highly effective in suppressing the viral replication. IN catalyzes two discrete enzymatic processes referred as 3\' processing and DNA strand transfer. Agents active against HIV-1, which target the viral integrase by inhibiting the strand transfer step of integration, have now initialized the clinical trials. The Raltegravir® is the first drug in this new class. Clinical trials in treatment-experienced and in treatment-naive patients have shown that raltegravir-containing regimens have potent antiretroviral activity and are well tolerated. Given their potency, safety and novel mechanism of action, integrase inhibitors represent an important advance in HIV-1 therapy. In the present thesis, Bi- and Tridimensional Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) studies were performed applying chemometric methods based on theoretical descriptors, Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) and Holograma QSAR (HQSAR) techniques, aiming to generate predictive models for a large set of HIV-1 IN inhibitors. QSAR models presenting good internal consistency, predictive power and stability were obtained in all cases. The final models along with the information resulted by 2D contribution and 3D contour maps should be useful in the design of new inhibitors with increased potency and selective within the chemical diversity of the data.

No capítulo 1, a modelagem HQSAR, a docagem e os estudos de ROCS foram construídos utilizando uma série de 57 inibidores de cruzaína. O melhor modelo HQSAR (q2 = 0,70, r2 = 0,95, r2test = 0,62, q2rand. = 0,09 and r2rand. = 0,26) foi utilizado para predizer a potência de 121 compostos extraídos da literatura (conjunto de dados V1), resultando em um valor de r2 satisfatório de 0,65 para essa validação externa. Uma validação externa adicional foi empregada utilizando uma série de 1223 compostos extraído dos bancos de dados ChEMBL e CDD (conjunto de dados V3); nessa validação externa o valor de AUC (área sob a curva) para a curva ROC foi de 0,70. Os mapas de contribuição, obtidos para o melhor modelo HQSAR 3.4, estão de acordo com as predições do modo de interação e com as bioatividades dos compostos estudados. Nos estudos de ROCS, a forma molecular utilizada como filtro, foi útil na rápida identificação de modificações moleculares promissoras para inibidores de cruzaína. O valor de AUC obtido com a curva ROC foi de 0,72, isso indica que o método foi muito eficiente na distinção entre inibidores ativos e inativos da enzima cruzaína. Em seguida, o melhor modelo HQSAR foi utilizado para predizer os valores de pIC50 para novos compostos. Alguns dos compostos identificados, utilizando esse método, demonstraram valores de potência calculada maior do que a série de treinamento em estudo. No capítulo 2, os efeitos sobre a potência na inibição da enzima cruzaína pela substituição de um grupo nitrila como warhead por outros grupos foi avaliada. Com a síntese de 20 compostos do tipo dipeptidil, avaliou-se a relação estrutura-atividade (SAR), baseado na troca do grupo warhead na porção P1\'. O grupo oxima foi mais potente que o grupo correspondente nitrila em 0,7 unidades logarítmicas. Os compostos do tipo dipeptidil aldeídos e azanitrila obtiveram potências mais elevadas do que o correspondente dipeptidil nitrila em duas de magnitude. Os compostos dipeptidil alfa-beta insaturados foram menos potentes do que o correspondente dipeptidil nitrila. No capítulo 3, estratégias de química medicinal foram empregadas nas sínteses de 23 novos análogos, contendo o esqueleto básico de imidazopiridina. Sete e doze compostos sintetizados exibiram EC50 <= 1µM in vitro contra os parasitos Tripanosoma cruzi (T. cruzi) e brucei (T. brucei), respectivamente. Com os resultados promissores de atividade biológica in vitro, citotoxicidade, estabilidade metabólica, ligação proteica e propriedades farmacocinéticas, o composto 41 foi selecionado como candidato para os estudos de eficácia in vivo. Esse composto foi submetido em um modelo agudo da infecção com T. cruzi em ratos (cepa Tulahuen). Depois de estabelecida a infecção, os ratos foram dosados duas vezes ao dia, durante 5 dias; e monitorados por 6 semanas usando um sistema de imagem in vivo IVIS (do inglês, \"In Vivo Imaging System\"). O composto 41 demonstrou inibição parasitária comparável com o grupo de treinamento dosado com benzonidazol. O composto 41 representa um potencial líder para o desenvolvimento de novos fármacos para o tratamento de tripanossomíases. / In chapter 1, the HQSAR, molecular docking and ROCS were applied to a dataset of 57 cruzain inhibitors. The best HQSAR model (q2 = 0.70, r2 = 0.95, r2test = 0.62, q2rand. = 0.09 and r2rand. = 0.26) was then used to predict the potencies of 121 unknown compounds (the V1 database), giving rise to a satisfactory predictive r2 value of 0.65 (external validation). By employing an extra external dataset comprising 1223 compounds (the V3 database) either retrieved from the ChEMBL or CDD databases, an overall ROC AUC (area under the curve) score well over 0.70 was obtained. The contribution maps obtained with the best HQSAR model (model 3.4) are in agreement with the predicted binding mode and with the biological potencies of the studied compounds. We also screened these compounds using the ROCS method, a Gaussian-shape volume filter able to identify quickly the shapes that match a query molecule. The AUC obtained with the ROC curves (ROC AUC) was 0.72, indicating that the method was very efficient in distinguishing between active and inactive cruzain inhibitors. These set of information guided us to propose novel cruzain inhibitors to be synthesized. Then, the best HQSAR model obtained was used to predict the pIC50 values of these new compounds. Some compounds identified using this method has shown calculated potencies higher than those which have originated them. In chapter 2, the effects on potency of cruzain inhibition of replacing a nitrile group with alternative warheads were explored; with the syntheses of 20 dipeptidyl compounds, we explored the structure activity relationships (SAR) based on exchanging of the warhead portion (P1\'). The oxime was 0.7 units more potent than the corresponding nitrile. Dipeptide aldehydes and azadipeptide nitriles were found to be two orders of magnitude more potent than the corresponding dipeptide nitriles. The vinyl esters and amides were less potent than the corresponding nitrile by between one and two orders of magnitude. In chapter 3, we synthesized 23 new imidazopyridine analogues arising from medicinal chemistry optimization at different sites on the molecule. Seven and twelve compounds exhibited an in vitro EC50 <= 1µM against Trypanosoma cruzi (T. cruzi) and Trypanosoma brucei (T. brucei) parasites, respectively. Based on promising results of in vitro activity (EC50 &lt; 100 nM), cytotoxicity, metabolic stability, protein binding and pharmacokinetics (PK) properties, compound 41 was selected as a candidate for in vivo efficacy studies. This compound was screened in an acute mouse model against T.cruzi (Tulahuen strain). After established infection, mice were dosed twice a day for 5 days, and then monitored for 6 weeks using an in vivo imaging system (IVIS). Compound 41 demonstrated parasite inhibition comparable to the benznidazole treatment group. Compound 41 represents a potential lead for the development of drugs to treat trypanosomiasis.

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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.

No capítulo 1, a modelagem HQSAR, a docagem e os estudos de ROCS foram construídos utilizando uma série de 57 inibidores de cruzaína. O melhor modelo HQSAR (q2 = 0,70, r2 = 0,95, r2test = 0,62, q2rand. = 0,09 and r2rand. = 0,26) foi utilizado para predizer a potência de 121 compostos extraídos da literatura (conjunto de dados V1), resultando em um valor de r2 satisfatório de 0,65 para essa validação externa. Uma validação externa adicional foi empregada utilizando uma série de 1223 compostos extraído dos bancos de dados ChEMBL e CDD (conjunto de dados V3); nessa validação externa o valor de AUC (área sob a curva) para a curva ROC foi de 0,70. Os mapas de contribuição, obtidos para o melhor modelo HQSAR 3.4, estão de acordo com as predições do modo de interação e com as bioatividades dos compostos estudados. Nos estudos de ROCS, a forma molecular utilizada como filtro, foi útil na rápida identificação de modificações moleculares promissoras para inibidores de cruzaína. O valor de AUC obtido com a curva ROC foi de 0,72, isso indica que o método foi muito eficiente na distinção entre inibidores ativos e inativos da enzima cruzaína. Em seguida, o melhor modelo HQSAR foi utilizado para predizer os valores de pIC50 para novos compostos. Alguns dos compostos identificados, utilizando esse método, demonstraram valores de potência calculada maior do que a série de treinamento em estudo. No capítulo 2, os efeitos sobre a potência na inibição da enzima cruzaína pela substituição de um grupo nitrila como warhead por outros grupos foi avaliada. Com a síntese de 20 compostos do tipo dipeptidil, avaliou-se a relação estrutura-atividade (SAR), baseado na troca do grupo warhead na porção P1\'. O grupo oxima foi mais potente que o grupo correspondente nitrila em 0,7 unidades logarítmicas. Os compostos do tipo dipeptidil aldeídos e azanitrila obtiveram potências mais elevadas do que o correspondente dipeptidil nitrila em duas de magnitude. Os compostos dipeptidil alfa-beta insaturados foram menos potentes do que o correspondente dipeptidil nitrila. No capítulo 3, estratégias de química medicinal foram empregadas nas sínteses de 23 novos análogos, contendo o esqueleto básico de imidazopiridina. Sete e doze compostos sintetizados exibiram EC50 <= 1µM in vitro contra os parasitos Tripanosoma cruzi (T. cruzi) e brucei (T. brucei), respectivamente. Com os resultados promissores de atividade biológica in vitro, citotoxicidade, estabilidade metabólica, ligação proteica e propriedades farmacocinéticas, o composto 41 foi selecionado como candidato para os estudos de eficácia in vivo. Esse composto foi submetido em um modelo agudo da infecção com T. cruzi em ratos (cepa Tulahuen). Depois de estabelecida a infecção, os ratos foram dosados duas vezes ao dia, durante 5 dias; e monitorados por 6 semanas usando um sistema de imagem in vivo IVIS (do inglês, \"In Vivo Imaging System\"). O composto 41 demonstrou inibição parasitária comparável com o grupo de treinamento dosado com benzonidazol. O composto 41 representa um potencial líder para o desenvolvimento de novos fármacos para o tratamento de tripanossomíases. / In chapter 1, the HQSAR, molecular docking and ROCS were applied to a dataset of 57 cruzain inhibitors. The best HQSAR model (q2 = 0.70, r2 = 0.95, r2test = 0.62, q2rand. = 0.09 and r2rand. = 0.26) was then used to predict the potencies of 121 unknown compounds (the V1 database), giving rise to a satisfactory predictive r2 value of 0.65 (external validation). By employing an extra external dataset comprising 1223 compounds (the V3 database) either retrieved from the ChEMBL or CDD databases, an overall ROC AUC (area under the curve) score well over 0.70 was obtained. The contribution maps obtained with the best HQSAR model (model 3.4) are in agreement with the predicted binding mode and with the biological potencies of the studied compounds. We also screened these compounds using the ROCS method, a Gaussian-shape volume filter able to identify quickly the shapes that match a query molecule. The AUC obtained with the ROC curves (ROC AUC) was 0.72, indicating that the method was very efficient in distinguishing between active and inactive cruzain inhibitors. These set of information guided us to propose novel cruzain inhibitors to be synthesized. Then, the best HQSAR model obtained was used to predict the pIC50 values of these new compounds. Some compounds identified using this method has shown calculated potencies higher than those which have originated them. In chapter 2, the effects on potency of cruzain inhibition of replacing a nitrile group with alternative warheads were explored; with the syntheses of 20 dipeptidyl compounds, we explored the structure activity relationships (SAR) based on exchanging of the warhead portion (P1\'). The oxime was 0.7 units more potent than the corresponding nitrile. Dipeptide aldehydes and azadipeptide nitriles were found to be two orders of magnitude more potent than the corresponding dipeptide nitriles. The vinyl esters and amides were less potent than the corresponding nitrile by between one and two orders of magnitude. In chapter 3, we synthesized 23 new imidazopyridine analogues arising from medicinal chemistry optimization at different sites on the molecule. Seven and twelve compounds exhibited an in vitro EC50 <= 1µM against Trypanosoma cruzi (T. cruzi) and Trypanosoma brucei (T. brucei) parasites, respectively. Based on promising results of in vitro activity (EC50 &lt; 100 nM), cytotoxicity, metabolic stability, protein binding and pharmacokinetics (PK) properties, compound 41 was selected as a candidate for in vivo efficacy studies. This compound was screened in an acute mouse model against T.cruzi (Tulahuen strain). After established infection, mice were dosed twice a day for 5 days, and then monitored for 6 weeks using an in vivo imaging system (IVIS). Compound 41 demonstrated parasite inhibition comparable to the benznidazole treatment group. Compound 41 represents a potential lead for the development of drugs to treat trypanosomiasis.

Uma etapa essencial no ciclo de vida do vírus HIV é a integração do DNA viral no cromossomo hospedeiro. Essa etapa é catalisada pela enzima integrase (IN) de 32-kDa. HIV-1 IN é um importante e validado alvo, e as drogas que inibem seletivamente a enzima, quando utilizadas em combinação com os inibidores da transcriptase reversa (RT) e protease (PR), são consideradas altamente eficazes em suprimir a replicação viral. IN catalisa dois processos enzimáticos designados por 3\' processamento e transferência de DNA. Agentes ativos contra integrase, inibindo a etapa de transferência da vertente já estão em fase clínica. O fármaco Raltegravir&reg; é o primeiro nesta nova classe. Os ensaios clínicos no tratamento em novos pacientes têm uma atividade anti-retroviral potente e bem tolerado. Dada a sua potência, segurança e novo mecanismo de ação, os inibidores da integrase representam um importante avanço terapêutico contra o HIV-1. Na presente tese de doutorado, foram realizados estudos quimiométricos utilizando descritores teóricos e QSAR bi- (2D) e tridimensionais (3D) empregando, respectivamente, as técnicas holograma QSAR (HQSAR) e a análise comparativa dos campos moleculares (CoMFA), visando à geração de modelos preditivos para um conjunto de inibidores da integrase do vírus HIV-1. Modelos de QSAR com boa consistência interna, habilidade preditiva e estabilidade foram obtidos em todos os casos. Os modelos gerados, associados às informações obtidas pelos mapas de contribuição 2D e de contorno 3D, são guias químico-medicinais úteis no planejamento de novos inibidores mais potentes e seletivos da integrase do HIV-1. / An essential step in the HIV life cycle is integration of the viral DNA into the host chromosome. This step is catalyzed by a 32-kDa viral enzyme HIV integrase (IN). HIV-1 IN is an important and validated target, and the drugs that selectively inhibit this enzyme, when used in combination with reverse transcriptase (RT) and protease (PR) inhibitors, are believed to be highly effective in suppressing the viral replication. IN catalyzes two discrete enzymatic processes referred as 3\' processing and DNA strand transfer. Agents active against HIV-1, which target the viral integrase by inhibiting the strand transfer step of integration, have now initialized the clinical trials. The Raltegravir&reg; is the first drug in this new class. Clinical trials in treatment-experienced and in treatment-naive patients have shown that raltegravir-containing regimens have potent antiretroviral activity and are well tolerated. Given their potency, safety and novel mechanism of action, integrase inhibitors represent an important advance in HIV-1 therapy. In the present thesis, Bi- and Tridimensional Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) studies were performed applying chemometric methods based on theoretical descriptors, Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) and Holograma QSAR (HQSAR) techniques, aiming to generate predictive models for a large set of HIV-1 IN inhibitors. QSAR models presenting good internal consistency, predictive power and stability were obtained in all cases. The final models along with the information resulted by 2D contribution and 3D contour maps should be useful in the design of new inhibitors with increased potency and selective within the chemical diversity of the data.

Orientador: Káthia Maria Honório / Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia/Química, 2013