Os processos farmacocinéticos de absorção, distribuição, metabolismo e excreção (ADME), têm sido identificados como as principais causas do insucesso de candidatos a fármacos em estágios avançados de desenvolvimento clínico. As metodologias modernas de modelagem in silico de propriedades farmacocinéticas estão integradas ao processo de planejamento de fármacos, sendo de extremo valor na identificação e seleção de novas entidades químicas candidatas a fármacos. Esta área emergente está atraindo grande atenção da indústria farmacêutica mundial, que tem integrado a otimização de múltiplas propriedades farmacodinâmicas e farmacocinéticas em todos os estágios de projetos de pesquisa e desenvolvimento (P&D). As propriedades farmacocinéticas podem ser estudadas através do uso de métodos in silico como o estudo das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR), ou estrutura e propriedade (QSPR), entre outros. O trabalho desenvolvido nesta tese de doutorado teve como importante objetivo estudar as relações quantitativas entre a estrutura química e propriedades farmacocinéticas como absorção intestinal, metabolismo de primeira passagem mediado pelo CYP, permeabilidade da barreira hematoencefálica, bem como eventos de extremo interesse que as influenciem como a inibição da glicoproteína-P e solubilidade aquosa. Para a realização deste trabalho, conjuntos padrões de dados foram organizados para as propriedades farmacocinéticas contendo a informação qualificada sobre a estrutura química e a propriedade alvo correspondente. Os conjuntos de dados criados formaram as bases científicas para o desenvolvimento dos modelos preditivos empregando o método holograma QSAR (HQSAR). Os modelos finais de HQSAR gerados neste trabalho possuem elevada consistência interna e externa, apresentando bom poder de correlação e predição das propriedades alvo. Os modelos desenvolvidos, assim como os dados farmacocinéticos coletados, foram disponibilizados para acesso livre através da internet na base de dados PK/DB (www.pkdb.ifsc.usp.br). Devido à simplicidade, robustez e consistência, estes modelos são guias úteis em Química Medicinal nos estágios iniciais do processo de descoberta e desenvolvimento de fármacos. / The pharmacokinetic (PK) processes of absorption, distribution, metabolism and excretion (ADME), have been identified as one of the major causes of new chemical entities (NCEs) failure in early clinical trials. In silico models are receiving increased attention in recent years from the pharmaceutical industry, which is integrating a paradigm of multiple pharmacodynamic and pharmacokinetic properties optimization for the development of NCEs. ADME properties can be studied by in silico methods, such as quantitative structure-activity relationships (QSAR) or structure-property (QSPR), among other methodologies. The main goal of this PhD thesis was to study the quantitative relationships between chemical structure and pharmacokinetic properties, such as intestinal absorption, CYP mediated first pass metabolism, blood brain barrier permeability, as well as other important events that have influence on these PK properties, such as P-glycoprotein inhibition and water solubility. In the present work, standard data sets were organized encompassing the structural information and corresponding pharmacokinetic data. The standard data sets established the scientific basis for the development of predictive models using the hologram QSAR (HQSAR) method. The final HQSAR models possess high internal and external consistency with good correlative and predictive power for endpoint PK properties. All in silico models generated and standard data sets are freely available on the internet through the Database for Pharmacokinetic Properties (PK/DB - www.pkdb.ifsc.usp.br). Due to the simplicity, robustness and effectiveness, these models are useful guides in Medicinal Chemistry in the early stages of the drug discovery and development process.

Os processos farmacocinéticos de absorção, distribuição, metabolismo e excreção (ADME), têm sido identificados como as principais causas do insucesso de candidatos a fármacos em estágios avançados de desenvolvimento clínico. As metodologias modernas de modelagem in silico de propriedades farmacocinéticas estão integradas ao processo de planejamento de fármacos, sendo de extremo valor na identificação e seleção de novas entidades químicas candidatas a fármacos. Esta área emergente está atraindo grande atenção da indústria farmacêutica mundial, que tem integrado a otimização de múltiplas propriedades farmacodinâmicas e farmacocinéticas em todos os estágios de projetos de pesquisa e desenvolvimento (P&D). As propriedades farmacocinéticas podem ser estudadas através do uso de métodos in silico como o estudo das relações quantitativas entre a estrutura e atividade (QSAR), ou estrutura e propriedade (QSPR), entre outros. O trabalho desenvolvido nesta tese de doutorado teve como importante objetivo estudar as relações quantitativas entre a estrutura química e propriedades farmacocinéticas como absorção intestinal, metabolismo de primeira passagem mediado pelo CYP, permeabilidade da barreira hematoencefálica, bem como eventos de extremo interesse que as influenciem como a inibição da glicoproteína-P e solubilidade aquosa. Para a realização deste trabalho, conjuntos padrões de dados foram organizados para as propriedades farmacocinéticas contendo a informação qualificada sobre a estrutura química e a propriedade alvo correspondente. Os conjuntos de dados criados formaram as bases científicas para o desenvolvimento dos modelos preditivos empregando o método holograma QSAR (HQSAR). Os modelos finais de HQSAR gerados neste trabalho possuem elevada consistência interna e externa, apresentando bom poder de correlação e predição das propriedades alvo. Os modelos desenvolvidos, assim como os dados farmacocinéticos coletados, foram disponibilizados para acesso livre através da internet na base de dados PK/DB (www.pkdb.ifsc.usp.br). Devido à simplicidade, robustez e consistência, estes modelos são guias úteis em Química Medicinal nos estágios iniciais do processo de descoberta e desenvolvimento de fármacos. / The pharmacokinetic (PK) processes of absorption, distribution, metabolism and excretion (ADME), have been identified as one of the major causes of new chemical entities (NCEs) failure in early clinical trials. In silico models are receiving increased attention in recent years from the pharmaceutical industry, which is integrating a paradigm of multiple pharmacodynamic and pharmacokinetic properties optimization for the development of NCEs. ADME properties can be studied by in silico methods, such as quantitative structure-activity relationships (QSAR) or structure-property (QSPR), among other methodologies. The main goal of this PhD thesis was to study the quantitative relationships between chemical structure and pharmacokinetic properties, such as intestinal absorption, CYP mediated first pass metabolism, blood brain barrier permeability, as well as other important events that have influence on these PK properties, such as P-glycoprotein inhibition and water solubility. In the present work, standard data sets were organized encompassing the structural information and corresponding pharmacokinetic data. The standard data sets established the scientific basis for the development of predictive models using the hologram QSAR (HQSAR) method. The final HQSAR models possess high internal and external consistency with good correlative and predictive power for endpoint PK properties. All in silico models generated and standard data sets are freely available on the internet through the Database for Pharmacokinetic Properties (PK/DB - www.pkdb.ifsc.usp.br). Due to the simplicity, robustness and effectiveness, these models are useful guides in Medicinal Chemistry in the early stages of the drug discovery and development process.

A absorção intestinal de fármacos (HIA, na sigla em inglês para human intestinal absorption) é um dos processos farmacocinéticos mais críticos para a ação de medicamentos administrados por via oral. Modelos in vitro baseados em células que mimetizam os enterócitos do intestino humano (células Caco-2), ou aqueles que utilizam membranas articifiais são muito utilizados no estudo da permeabilidade celular de moléculas bioativas. No processo de planejamento de fármacos, estas técnicas são frequentemente empregadas em paralelo com estratégias computacionais na avaliação de propriedades físico-químicas e farmacocinéticas. Nessa tese de doutorado foram desenvolvidos modelos computacionais para a predição da permeabilidade celular de compostos bioativos em células Caco-2 e em membrana artificial paralela (PAMPA, na sigla em inglês para Parallel Artificial Membrane Permeability Assay). Os modelos foram gerados através do método baseado em fragmentos moleculares holograma QSAR (HQSAR). Os indicadores estatísticos obtidos indicam a boa capacidade de correlação dos modelos Caco-2 e PAMPA para os dados utilizados na modelagem e o alto poder de predição destes modelos para a permeabilidade de um conjunto teste de compostos. Adicionalmente, os modelos foram avaliados quanto a sua capacidade preditiva frente a dois conjuntos de validação, constituídos por novas moléculas que foram planejadas e testadas experimentalmente durante o desenvolvimento deste trabalho. Para estes conjuntos, os modelos demonstraram alta capacidade de predição da permebildade tanto em células Caco-2 quanto em ensaios PAMPA. O processo de validação experimental foi essencial para a confirmação da robustez dos modelos desenvolvidos, que serão incorporados à base de dados de propriedades farmacocinéticas PK/DB (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), contribuindo desta forma para o seu aprimoramento. Os métodos computacionais e experimentais utilizados neste projeto permitiram o desenvolvimento de ferramentas úteis para a avaliação da absorção de fármacos administrados por via oral e para o planejamento de moléculas bioativas com propriedades farmacocinéticas otimizadas. / Human intestinal absorption is a critical pharmacokinetics-related parameter for orally given drugs. In vitro models based on Caco-2 cells, which mimetize enterocytes, or those based on the parallel artificial membrane permeability assay (PAMPA) are broadly used in permeability studies of bioactive molecules. In drug discovery projects, these techniques are simultaneously used with computational methods to evaluate physico-chemical and pharmacokinetics properties. In this study, computational models to predict the cellular permeability of bioactive compounds in Caco-2 cells and in PAMPA assays were developed. The models were constructed by using the fragment-based method Hologram Quantitative Structure Activity Relationships (HQSAR). The obtained statistical indexes indicated the suitable correlation ability of the Caco-2 and PAMPA models for the employed data set, and the high predictive power for selected test set compounds. In addition, the HQSAR models were evaluated regarding their predictive ability against two validation sets, which are comprised by novel molecules that were designed and experimentally tested during this study. For these compounds, both the Caco-2 and PAMPA models demonstrated high predictive power. The process of experimental validation was an essential step for confirming the robustness of the developed models, which will be incorporated into the database of pharmacokinetic properties PK/DB (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), thus contributing to its improvement. The developed HQSAR models will be incorporated to the PK/DB pharmacokinetics database (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), thus contributing to its improvement. The molecular modeling and experimental methods employed in this study allowed for the development o robust tools for evaluating intestinal drug absorption and for the design of bioactive molecules with improved pharmacokinetics profiles.

A absorção intestinal de fármacos (HIA, na sigla em inglês para human intestinal absorption) é um dos processos farmacocinéticos mais críticos para a ação de medicamentos administrados por via oral. Modelos in vitro baseados em células que mimetizam os enterócitos do intestino humano (células Caco-2), ou aqueles que utilizam membranas articifiais são muito utilizados no estudo da permeabilidade celular de moléculas bioativas. No processo de planejamento de fármacos, estas técnicas são frequentemente empregadas em paralelo com estratégias computacionais na avaliação de propriedades físico-químicas e farmacocinéticas. Nessa tese de doutorado foram desenvolvidos modelos computacionais para a predição da permeabilidade celular de compostos bioativos em células Caco-2 e em membrana artificial paralela (PAMPA, na sigla em inglês para Parallel Artificial Membrane Permeability Assay). Os modelos foram gerados através do método baseado em fragmentos moleculares holograma QSAR (HQSAR). Os indicadores estatísticos obtidos indicam a boa capacidade de correlação dos modelos Caco-2 e PAMPA para os dados utilizados na modelagem e o alto poder de predição destes modelos para a permeabilidade de um conjunto teste de compostos. Adicionalmente, os modelos foram avaliados quanto a sua capacidade preditiva frente a dois conjuntos de validação, constituídos por novas moléculas que foram planejadas e testadas experimentalmente durante o desenvolvimento deste trabalho. Para estes conjuntos, os modelos demonstraram alta capacidade de predição da permebildade tanto em células Caco-2 quanto em ensaios PAMPA. O processo de validação experimental foi essencial para a confirmação da robustez dos modelos desenvolvidos, que serão incorporados à base de dados de propriedades farmacocinéticas PK/DB (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), contribuindo desta forma para o seu aprimoramento. Os métodos computacionais e experimentais utilizados neste projeto permitiram o desenvolvimento de ferramentas úteis para a avaliação da absorção de fármacos administrados por via oral e para o planejamento de moléculas bioativas com propriedades farmacocinéticas otimizadas. / Human intestinal absorption is a critical pharmacokinetics-related parameter for orally given drugs. In vitro models based on Caco-2 cells, which mimetize enterocytes, or those based on the parallel artificial membrane permeability assay (PAMPA) are broadly used in permeability studies of bioactive molecules. In drug discovery projects, these techniques are simultaneously used with computational methods to evaluate physico-chemical and pharmacokinetics properties. In this study, computational models to predict the cellular permeability of bioactive compounds in Caco-2 cells and in PAMPA assays were developed. The models were constructed by using the fragment-based method Hologram Quantitative Structure Activity Relationships (HQSAR). The obtained statistical indexes indicated the suitable correlation ability of the Caco-2 and PAMPA models for the employed data set, and the high predictive power for selected test set compounds. In addition, the HQSAR models were evaluated regarding their predictive ability against two validation sets, which are comprised by novel molecules that were designed and experimentally tested during this study. For these compounds, both the Caco-2 and PAMPA models demonstrated high predictive power. The process of experimental validation was an essential step for confirming the robustness of the developed models, which will be incorporated into the database of pharmacokinetic properties PK/DB (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), thus contributing to its improvement. The developed HQSAR models will be incorporated to the PK/DB pharmacokinetics database (http://www.pkdb.ifsc.usp.br/), thus contributing to its improvement. The molecular modeling and experimental methods employed in this study allowed for the development o robust tools for evaluating intestinal drug absorption and for the design of bioactive molecules with improved pharmacokinetics profiles.