Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-02-23T13:23:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávia Cristina da Silva - 2015.pdf: 1680001 bytes, checksum: 3d5116e971ca03d4464ee6b64ab4a913 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-02-23T13:26:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávia Cristina da Silva - 2015.pdf: 1680001 bytes, checksum: 3d5116e971ca03d4464ee6b64ab4a913 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T13:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávia Cristina da Silva - 2015.pdf: 1680001 bytes, checksum: 3d5116e971ca03d4464ee6b64ab4a913 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / The discovery and development of drugs consist of a complex process, requiring the integration of various strategic areas such as knowledge, innovation, technology, management and high investments in Research, Development and Innovation (RD&I). No drug can be approved for use in humans without first go through extensive studies aimed at ensuring its effectiveness and safety. On the other hand, a drug that inhibits the activity of a metabolic enzyme cytochrome P450 family (CYP450) can affect the pharmacokinetics of other drugs, resulting in drug-drug interactions (DDIs), which potentially lead to side effects and toxic effects. The main oxidative enzymes responsible for drug metabolism have as main representatives CYP450 superfamily, wherein the CYP3A4 isoform is the most important because it is responsible for metabolizing approximately 50% of the drugs on the market. Several computational methods have been developed as a strategy to predict human metabolism in the early stages of research and development of drugs. In silico models of metabolism have advantages such as faster, lower cost and ease of operation when compared to traditional models in vitro and in vivo. The work aimed mainly at the development of Quantitative Relations between models chemical structure and activity / property (QSAR / QSPR) robust and predictive, to identify CYP3A4 substrates and inhibitors. To this were collected, integrated and prepared larger data sets available in the literature substrates and inhibitors of CYP3A4. Several QSAR models were generated and validated for both properties using a workflow that contemplated carefully the recommendations of the Organization for Economic Co-operation Development (OECD). The combination of different descriptors and machine learning methods have led to obtain robust and predictive QSAR models, with correct classification rate (CCR) ranging from 0.65 to 0.83 and 0.69 to 0.89 of coverage, showing a statistically significant values for classification of compounds with high accuracy whether or not substrates of CYP3A4 substrates. The binary Morgan RFgenerated model to classify compounds inhibitors and non-inhibitors also proved highly robust and predictive with sensitivity values of 0.77 and accuracy of 0.76, and the Morgan-RF model multiclass obtained values of 0.68 sensitivity and 0.69 for accuracy. The map of predicted probability proved useful as it could encode major structural fragments to classify compounds inhibitors or not CYP3A4 inhibitors. In conclusion, have been developed and validated many QSAR to predict the interaction with the CYP450 enzyme that may be useful in the early stages of the development of new drugs. The next step is the online availability of the models obtained in LabMol server (http://labmol.farmacia.ufg.br). / A descoberta e o desenvolvimento de fármacos consistem um processo complexo, sendo necessária a integração de várias áreas estratégicas como conhecimento, inovação, tecnologia, gerenciamento e altos investimentos em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). Nenhum fármaco pode ser aprovado para uso em humanos sem que antes passe por extensivos estudos que visem garantir sua eficácia e segurança. Um fármaco que inibe a atividade metabólica de uma enzima da família citocromo P450 (CYP450), pode afetar a farmacocinética de outros fármacos, resultando em interações fármaco-fármaco (DDIs), que podem conduzir potencialmente a efeitos colaterais e tóxicos. As principais enzimas oxidativas responsáveis pelo metabolismo de fármacos possuem como principais representantes a superfamília CYP450, em que a isoforma CYP3A4 é a mais importante, pois é responsável por metabolizar aproximadamente 50 % dos fármacos disponíveis no mercado. Diversos métodos computacionais têm sido desenvolvidos como estratégia para predizer o metabolismo humano nos primeiros estágios de pesquisa e desenvolvimento de fármacos. Modelos in silico do metabolismo apresentam vantagens como maior rapidez, menor custo e maior facilidade de operação, quando comparados aos modelos tradicionais in vitro e in vivo. O trabalho teve como objetivo central o desenvolvimento de modelos de Relações Quantitativas entre estrutura química e atividade/propriedade (QSAR/QSPR) robustos e preditivos, visando identificar substratos e inibidores de CYP3A4. Para isso, foram compilados, integrados e preparados os maiores conjuntos de dados disponíveis na literatura de substratos e inibidores de CYP3A4. Vários modelos de QSAR foram gerados e validados para ambas as propriedades usando um fluxo de trabalho que contemplou criteriosamente as recomendações da Organization for Economic Co-operation Development (OECD). A combinação de diferentes descritores e métodos de aprendizado de máquina levaram a obtenção de modelos QSAR robustos e consistentes, com taxa de classificação correta (CCR) que variam entre 0,65-0,83 e cobertura de 0,69-0,89,demonstrando valores estatisticamente significativos para classificação com alta precisão de compostos em substratos ou não substratos de CYP3A4. O modelo Morgan-RF binário gerado para classificar compostos em inibidores e não inibidores se mostraram também altamente robusto e preditivo com valores de sensibilidade de 0,77 e acurácia de 0,76, e o modelo Morgan-RF multiclasse obteve valores de 0,68 para sensibilidade e 0,69 para acurácia. O mapa de probabilidade predita se mostrou útil, pois conseguiu codificar fragmentos estruturais importantes para classificar compostos em inibidores ou não inibidores de CYP3A4. Como conclusões foram desenvolvidos e validados diversos modelos de QSAR para prever a interação com a enzima CYP450 que podem ser úteis nos estágios iniciais do desenvolvimento de novos fármacos. O próximo passo será a disponibilização online dos modelos obtidos no servidor do LabMol (http://labmol.farmacia.ufg.br).

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-09-05T20:11:20Z No. of bitstreams: 2 Alves, Vinicius de Medeiros - 2014.pdf: 3082084 bytes, checksum: da4838d5fe24841429f43de84204d98a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-05T20:11:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Alves, Vinicius de Medeiros - 2014.pdf: 3082084 bytes, checksum: da4838d5fe24841429f43de84204d98a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-03-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Repetitive exposure to a chemical agent can induce an immune reaction in inherently susceptible individuals that leads to skin sensitization. Although many chemicals have been reported as skin sensitizers, there have been very few reports analyzing the relationships between their molecular structure and the sensitization potential including the connection to skin permeability, which is widely considered to be mechanistically implicated in sensitization. In this study, we have compiled, curated, and integrated the largest publicly available datasets related to chemically-induced skin sensitization and skin permeability. Unexpectedly, no correlation between sensitization and permeability has been found. Predictive QSAR models have been developed and validated for both skin sensitization and skin permeability using a standardized workflow fully compliant with the OECD guidelines. The classification accuracies of QSAR models discriminating sensitizers from non-sensitizers were 0.68-0.88 when evaluated on several external validation sets. When compared to the predictions generated by the OECD QSAR Toolbox skin sensitization module, our models had significantly higher prediction accuracy for the same sets of external compounds as evaluated by Positive Predicted Rate and Negative Predicted Rate as well as Correct Classification Rate. We have also developed QSAR models of skin permeability measured quantitatively. Cross-species correlation between human and rodent permeability data was found to be low (r²=0.44); thus, skin permeability models were developed using human data only and their external accuracy was q²ext = 0.87 (for 62% of external compounds found within the model applicability domain). Skin sensitization models have been employed to identify putative chemical hazards in the Scorecard database of possible skin or sense organ toxicants that should be regarded as primary candidates for the experimental validation. / A exposição repetida a agentes químicos pode induzir a sensibilização da pele em indivíduos inerentemente suscetíveis e desencadear uma resposta imunológica exacerbada. Apesar de muitos compostos químicos estarem implicados na sensibilização da pele, existem poucos estudos analisando as relações entre a estrutura molecular e o potencial sensibilizador desses compostos, incluindo a conexão com a permeabilidade pela pele, a qual é referida como sendo primordial para o processo de sensibilização. Neste estudo foram compilados, integrados e preparados os maiores conjuntos de dados disponíveis publicamente relacionados tanto com a sensibilização da pele quanto à permeabilidade. Inesperadamente, não se encontrou correlação entre essas duas propriedades. Modelos de QSAR robustos e preditivos foram gerados e validados para ambas as propriedades usando um fluxo de trabalho totalmente complacente com as recomendações da OECD. As taxas de acerto dos modelos discriminaram estruturas sensibilizadoras de não sensibilizadoras com uma taxa de 0,68-0,88 de sucesso, quando avaliadas em vários conjuntos de validação externa. Quando comparados com o módulo de sensibilização da pele implementado na ferramenta QSAR Toolbox da OECD, os modelos tiveram baixa cobertura do espaço químico, mas precisão preditiva mais elevada para os mesmos conjuntos de compostos externos avaliados pelo valor de preditividade positiva e valor de preditividade negativa assim como pela acurácia balanceada. O coeficiente de correlação cruzada entre os dados de permeabilidade da pele humana e de roedores apresentou-se baixo (r²=0,44); assim, apenas o conjunto de dados de pele humana foi considerado para geração de modelos de permeabilidade, que apresentaram precisão externa de q²ext = 0,87 (para 62% dos compostos dentro do domínio de aplicabilidade). Modelos de sensibilização da pele foram empregados para identificação de toxicantes putativos no banco de dados de possíveis agentes toxicantes da Scorecard que podem ser considerados como candidatos para validação experimental.

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.

Pagrindinis šio darbo tikslas buvo kiekybinio struktūros ir aktyvumo ryšio modelių, prognozuojančių su vaistų metabolizmu susijusias savybes, kūrimas. Modeliai, prognozuojantys CYP3A4 slopinimą ir žmogaus kepenų mikrosomų katalizuojamo metabolizmo regioselektyvumą, buvo sukurti naudojant GALAS (angl. Global, Adjusted Locally According to Similarity; Globalus, lokaliai pakoreguotas pagal panašumą) modeliavimo metodą, kuris geba įvertinti prognozės patikimumą, taip apibrėždamas modelio pritaikymo sritį. Sukurtų modelių prognozės buvo tikrinamos naudojant eksperimentinius naujų cheminių junginių duomenis. Visų globalių modelių prognozės gerėjo po korekcijų pagal panašumą, o neteisingų spėjimų skaičius buvo ženkliai mažesnis tarp aukšto patikimumo prognozių. Visgi daugiau nei pusė išorinių duomenų nepatenka į šių modelių pritaikymo sritį. GALAS modeliai gali būti gana paprastai apmokomi, pridedant naujus duomenis į lokalią modelio dalį ir apskaičiuojant reikiamą korekciją. Po tokios apmokymo procedūros CYP3A4 slopinimo modelis prisitaikė prie PubChem duomenų bazės cheminių junginių ir taip pat prie vaistų, turinčių naują cheminį karkasą. Pridėjus naujų junginių ir apmokius regioselektyvumo modelį, jis pradėjo prognozuoti naujas metabolizmo vietas. Pastarasis modelis taip pat buvo pritaikytas atskirų fermentų katalizuojamo metabolizmo prognozavimui. / The main objective of this study was the development of QSAR models for drug metabolism-related properties. Novel GALAS (Global, Adjusted Locally According to Similarity) modeling method was used, which is a combination of baseline global QSAR model and local similarity based corrections. GALAS modeling method allows forecasting the reliability of prediction thus defining the model applicability domain. Models predicting CYP3A4 inhibition and regioselectivity of metabolism in human liver microsomes were developed and validated using external test sets. In all cases the baseline models already showed acceptable results, and the overall accuracy of predictions increased after the similarity based corrections. Moreover, the numbers of mispredictions reduced significantly when only results of higher reliability were taken into account. However, the original models are applicable only for less than a half of external datasets. Since the similarity correction procedure of GALAS modeling method allows simple model training, the possibility to expand the applicability domain has been tested. The CYP3A4 inhibition model was successfully adapted to PubChem data and compounds with a novel chemical scaffold. After training the regioselectivity model new metabolism sites could be identified in compounds of new chemical class. Moreover, this model was adapted for human cytochrome P450 isoform profiling.

The main objective of this study was the development of QSAR models for drug metabolism-related properties. Novel GALAS (Global, Adjusted Locally According to Similarity) modeling method was used, which is a combination of baseline global QSAR model and local similarity based corrections. GALAS modeling method allows forecasting the reliability of prediction thus defining the model applicability domain. Models predicting CYP3A4 inhibition and regioselectivity of metabolism in human liver microsomes were developed and validated using external test sets. In all cases the baseline models already showed acceptable results, and the overall accuracy of predictions increased after the similarity based corrections. Moreover, the numbers of mispredictions reduced significantly when only results of higher reliability were taken into account. However, the original models are applicable only for less than a half of external datasets. Since the similarity correction procedure of GALAS modeling method allows simple model training, the possibility to expand the applicability domain has been tested. The CYP3A4 inhibition model was successfully adapted to PubChem data and compounds with a novel chemical scaffold. After training the regioselectivity model new metabolism sites could be identified in compounds of new chemical class. Moreover, this model was adapted for human cytochrome P450 isoform profiling. / Pagrindinis šio darbo tikslas buvo kiekybinio struktūros ir aktyvumo ryšio modelių, prognozuojančių su vaistų metabolizmu susijusias savybes, kūrimas. Modeliai, prognozuojantys CYP3A4 slopinimą ir žmogaus kepenų mikrosomų katalizuojamo metabolizmo regioselektyvumą, buvo sukurti naudojant GALAS (angl. Global, Adjusted Locally According to Similarity; Globalus, lokaliai pakoreguotas pagal panašumą) modeliavimo metodą, kuris geba įvertinti prognozės patikimumą, taip apibrėždamas modelio pritaikymo sritį. Sukurtų modelių prognozės buvo tikrinamos naudojant eksperimentinius naujų cheminių junginių duomenis. Visų globalių modelių prognozės gerėjo po korekcijų pagal panašumą, o neteisingų spėjimų skaičius buvo ženkliai mažesnis tarp aukšto patikimumo prognozių. Visgi daugiau nei pusė išorinių duomenų nepatenka į šių modelių pritaikymo sritį. GALAS modeliai gali būti gana paprastai apmokomi, pridedant naujus duomenis į lokalią modelio dalį ir apskaičiuojant reikiamą korekciją. Po tokios apmokymo procedūros CYP3A4 slopinimo modelis prisitaikė prie PubChem duomenų bazės cheminių junginių ir taip pat prie vaistų, turinčių naują cheminį karkasą. Pridėjus naujų junginių ir apmokius regioselektyvumo modelį, jis pradėjo prognozuoti naujas metabolizmo vietas. Pastarasis modelis taip pat buvo pritaikytas atskirų fermentų katalizuojamo metabolizmo prognozavimui.

A serotonina e a histamina são duas das mais importantes aminas biogênicas do organismo. Regulam série de funções fisiológicas, como fluxo sanguíneo, temperatura corpórea, sono, fome, liberação de hormônios, comportamento afetivo e humor, entre outras. Assim, há grande interesse no planejamento e desenvolvimento de fármacos que interferem na transmissão serotoninérgica e histaminérgica, para futura aplicação como antidepressivos, antipsicóticos, ansiolíticos e anorexígenos, além de perifericamente, apresentarem possíveis ações antiinflamatórias. O objetivo deste trabalho é apresentar a síntese de compostos contendo os núcleos pirrolquinolínico, benzoindólico e benzodiidrofurânico com potencial atividade ligante nos receptores 5-HT2C e H4, assim como avaliar a seletividade desses compostos em comparação aos receptores 5-HT2A/B e H3. Sintetizou-se série de compostos utilizando reações de alilação, adição à carbonila, termociclização, rearranjo de Claisen, iodociclização e substituição nucleofílica para a obtenção dos compostos finais. Estudos de otimização de síntese por metodologia de superfície de resposta também são apresentados, assim como estudos de relações quantitativas entre estrutura química e atividade biológica de compostos ligantes dos receptores 5-HT2C e H4. / Serotonin and histamine are two major biogenic amines in the body. They regulate several physiological functions such as blood flow, body temperature, sleep, hunger, hormone release, emotional behavior and mood, among others. Thus, there is great interest in the design and development of drugs that interfere with serotoninergic and histaminergic transmission, for future use as antidepressants, antipsychotics, anxiolytics and anorectic, and peripherally, possible anti-inflammatory actions. The aim of this work is to present the synthesis of compounds containing the pyrroloquinoline, benzoindole and benzodihydrofurane nucleus with potential binding activity to 5-HT2C and H4 receptors, as well as to evaluate the selectivity of these compounds in comparison to 5-HT2A/B and H3. Series of compounds were synthesized using allylation, carbonyl addition, thermal cyclization, Claisen rearrangement, iodocyclization and nucleophilic substitution reactions. Optimization studies for the synthesis using response surface methodology are also presented, as well as quantitative structure-activity relationships studies of ligands of 5-HT2C and H4 receptors.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-05-26T11:41:13Z No. of bitstreams: 2 Tese - Marcelo do Nascimento Gomes - 2017.pdf: 17453741 bytes, checksum: 2207111e32956fbf831d9eedf261a49e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-26T14:53:49Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Marcelo do Nascimento Gomes - 2017.pdf: 17453741 bytes, checksum: 2207111e32956fbf831d9eedf261a49e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-26T14:53:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Marcelo do Nascimento Gomes - 2017.pdf: 17453741 bytes, checksum: 2207111e32956fbf831d9eedf261a49e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-06 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / In view of the current panorama of tuberculosis (TB) pandemic in the world, aggravated by co-infection with the HIV virus and the emergence of resistant strains of Mycobacterium tuberculosis (M. tb.), The research and discovery of new Anti-TB drugs. The present work aimed at the planning, synthesis and biological evaluation of new compounds with anti-TB activity, candidates for TB drugs. Structure and activity relationship (SAR) studies were developed using Matched Pair Molecular Analysis (MMPA) and binary models of quantitative relations between structure and activity (QSAR) using a combination of molecular fingerprints and machine learning methods. Bioisosteric replacement were proposed to plan new aryl and heteroaryl chalcones using the information obtained from SAR and QSAR analyses. Thirty-three compounds were selected by the consensus QSAR model for the synthesis. These compounds were synthesized and their structures confirmed by infrared (IR), hydrogen nuclear magnetic resonance (1H NMR) and carbon (13C NMR) spectroscopic methods and mass spectrometry (MS). Compounds which showed high purity (≥95% in HPLC) were tested against strains of M. tb. H37Rv (sensitive) and resistant to rifampicin (RMP) or isoniazid (INH). In addition, they were also tested in mammalian cell cytotoxicity assays and activity spectrum. We identified 22 hits with anti-TB activity, with minimum inhibitory concentration (MIC) in M. tb. H37Rv in aerobic conditions (MABA) <10 μM. Of these, 12 compounds exhibited potent M. tb. replication activity on nanomolar scale, with MIC values in MABA <1 μM and in micromolar under anaerobic conditions (LORA) with MIC <10 μM. In addition, these compounds also showed potent inhibitory activity against monoresistant strains at RMP or INH (MIC <1 μM and MIC <10 μM, respectively). Hits also demonstrated low cytotoxicity in mammalian cells (Vero cells) and selectivity index between 11 and 545 for M. tb. The same selectivity was verified in the activity spectrum assay against four commensal strains and six strains of non-tuberculosis mycobacteria (NTMs), in which the compounds presented broad spectrum against the NTMs strains. These results demonstrated that the combination of in silico strategies for the design of aryl and heteroaryl chalcones was efficient in identifying new compounds that proved to be potent, selective and promising candidates for prototypes of anti-TB drugs. / Face ao panorama atual da pandemia de tuberculose (TB) no mundo, agravado pela co-infecção com o vírus HIV e o surgimento de cepas de Mycobacterium tuberculosis (M. tb.) resistentes aos fármacos utilizados, é urgente a pesquisa e descoberta de novos fármacos anti-TB. O presente trabalho objetivou o planejamento, a síntese e avaliação biológica de novos compostos com atividade anti-TB, candidatos a fármacos para TB. Foram desenvolvidos estudos de relação entre estrutura e atividade (SAR) utilizando o método Matched Pair Molecular Analysis (MMPA) e modelos binários de relações quantitativas entre estrutura e atividade (QSAR) utilizando combinação de descritores (fingerprints) moleculares e métodos de aprendizado de máquina. Substituições bioisostéricas foram propostas para planejar novas aril e heteroaril chalconas utilizando as informações obtidas nas análises de SAR e QSAR. Trinta e três compostos foram selecionados pelo modelo de QSAR por consenso para a síntese. Estes compostos foram sintetizados e suas estruturas foram confirmadas por métodos espectroscópicos no infravermelho (IV), de ressonância magnética nuclear de hidrogênio (RMN de 1H) e de carbono (RMN de 13C) e espectrometria de massas (EM). Os compostos que apresentaram elevado grau de pureza (≥95% em CLAE) foram testados contra cepas de M. tb. H37Rv (sensíveis) e resistentes a rifampicina (RMP) ou isoniazida (INH). Além disso, também foram testados em ensaios de citotoxicidade em células de mamíferos e espectro de atividade. Foram identificados 22 hits com atividade anti-TB, com concentração inibitória mínima (MIC) em M. tb. H37Rv em ensaios em condições aeróbias (MABA) <10 μM. Destes, 12 compostos exibiram potente atividade na replicação de M. tb em escala nanomolar, com valores de MIC em MABA <1 μM e em micromolar em condições anaeróbias (LORA) com MIC <10 μM. Ademais, esses compostos também apresentaram potente atividade inibitória contra cepas monoresitentes a RMP ou INH (MIC<1 μM e MIC<10 μM, respectivamente). Os hits também demonstraram baixa citotoxicidade em células de mamífero (células Vero) e índice de seletividade entre 11 e 545 para M. tb. A mesma seletividade foi verificada no ensaio de espectro de atividade frente a quatro cepas comensais e seis cepas de micobactérias não-tuberculose (NTMs), em que os compostos apresentaram amplo espectro contra as cepas NTMs. Estes resultados demonstraram que a combinação das estratégias in silico para o planejamento de aril e heteroaril chalconas foi eficiente na identificação de novos compostos que se mostraram potentes, seletivos e promissores candidatos a protótipos de fármacos anti-TB.

A dor neuropática atinge cerca de 6 a 10% da população global e estima-se o seu aumento nos próximos anos. Essa síndrome não tem cura e afeta consideravelmente a qualidade de vida das pessoas por ela acometidas. Os medicamentos utilizados atualmente para o seu tratamento, como antidepressivos, anticonvulsivantes, opióides, dentre outros, não proporcionam um resultado satisfatório pelo fato de não reduzirem consideravelmente os sintomas e/ou por terem muitos efeitos colaterais. Pesquisas recentes mostram que o receptor sigma-1 pode ser utilizado no tratamento da dor neuropática. Verificou-se na literatura uma nova série de pirimidinas que são capazes de se ligar ao receptor sigma-1, atuando como seus antagonistas, sendo potenciais alvos para a produção de fármacos que podem ser utilizados no tratamento da dor neuropática. Então, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) foram realizados utilizando os métodos de Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Redes Neurais Artificiais (ANN) para prever a atividade biológica dessa série de pirimidinas. Os resultados obtidos se mostraram satisfatórios tanto para o método de PLS (r2 = 0,877, q2 = 0,800 e r2teste = 0,738), quanto para o método de ANN (r2trein = 0,734, r2val = 0,753 e r2teste = 0,676), mostrando que o conjunto de compostos antagonistas do receptor Sigma-1 pode ser descrito tanto de forma linear quanto de forma não-linear. / Neuropathic pain affects about 6 to 10% of the global population and it is estimated to increase in the coming years. This syndrome has no cure and considerably affects the life quality of people affected by it. Medications currently used for its treatment, such as antidepressants, anticonvulsants, opioids, among others, do not provide a satisfactory result because they do not significantly reduce the symptoms and/or have many side effects. Recent research shows that the sigma-1 receptor can be used in the treatment of the neuropathic pain. A new series of pyrimidines have been found in the literature, which are capable of binding to the sigma-1 receptor, acting as its antagonists, and have been synthesized as potential targets that can be used in the treatment of the neuropathic pain. Therefore, Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) were performed using Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN) methods to predict the biological activity of this series of pyrimidines. Through the mathematical models obtained by PLS (r2 = 0.877, q2 = 0.800 and r2test = 0.738) and ANN (r2trein = 0.734, r2val = 0.753 and r2test = 0.676) methods, it was showed that they were able to predict the biological activity of the studied pyrimidines.

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.

Orientador: Wanda Pereira Almeida / Tese (doutorado) - Universiade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-20T10:19:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Motta_LuizFrederico_D.pdf: 7487995 bytes, checksum: 147ff46d24e06394d18af036b2472d1e (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O objetivo do presente trabalho foi identificar os principais descritores dos derivados análogos de chalcona com intuito de correlacionar com a atividade anti-Candida albicans. A incidência de infecções sistêmicas por C. albicans vem crescendo bastante nos últimos anos, particularmente nos casos de HIV e também em função do aumento da resistência ao arsenal terapêutico existente. Realizamos um estudo QSAR-2D, obtendo um modelo multidimensional pelo método PLS. O modelo obtido possui quatro descritores: refratividade molar, potencial de ionização, comprimento molecular e Verloop B4(A). Com apenas 3 variáveis latentes (PCs), foi capaz de acumular 96,14% da informação original, elucidando 85% da variância total e predizendo 78% da atividade biológica. O modelo proposto possui bom grau de ajuste e significância estatística (R = 0,776 e SEC = 0,229). Os métodos LOO cross-validation, LNO cross-validation, Y-randomization e a validação externa indicaram que o modelo é significante, robusto e possui elevada previsibilidade interna e externa. Levando em consideração o modelo QSAR-2D, propusemos a síntese de novos análogos de chalcona. Realizamos a síntese de 28 chalconas alvo derivadas de aldeídos aromáticos, empregando-se a condensação de Claisen-Schmidt, e avaliamos a atividade anti-Candida albicans. Os compostos foram caracterizados estruturalmente por métodos espectrométricos. Das 28 chalconas alvo, 18 são inéditas. Os rendimentos químicos variaram entre 53% e 98%. Com relação à avaliação da atividade antifúngica, foi realizado o teste de difusão em disco para todos os compostos, empregando o meio RPMI 1640 e seguiram-se os protocolos padrões publicados no documento M27-A2 (CLSI, 2002). As chalconas que apresentaram halo de inibição > 10 mm foram consideradas ativas, e a CIM e CFM foram determinadas pelo método da microdiluição em caldo. O estudo QSAR-2D corroborou o resultado experimental observado. A chalcona mais ativa apresentou CIM = 9 mg/mL, e no teste de citotoxicidade para células 3T3 não mostrou atividade, sugerindo toxicidade seletiva. A chalcona mais ativa apresentou um perfil Drug Likeness e Drug Score baixo em relação ao fluconazol, mas sobreviveu à Regra de Lipinski apresentando biodisponibilidade oral. O MEP, MDEHOMO e MDELUMO da chalcona mais ativa revelou que o orbital HOMO é evidenciado na carbonila, que o carbono C4 possui orbital LUMO e potencial eletrostático positivo, indicando que a chalcona possui centro eletrofílico em C4 sujeito à ocorrência de ataques nucleófilos. O MDEHOMO da glutationa reduzida revelou que o orbital HOMO está no átomo de enxofre do grupo sulfídrila do aminoácido cisteína. Em função da ocorrência do mecanismo de ressonância, as chalconas possuem uma estrutura química com centro eletrofílico no carbono C4, o que indica provável interação entre o orbital HOMO do átomo de enxofre da GSH e o orbital LUMO do carbono C4 da chalcona resultando em ligação covalente e na formação de conjugado glutationa-chalcona. A diminuição na concentração de glutationa reduzida no meio intracelular do fungo resulta em stress oxidativo celular e, portanto morte da Candida albicans / Abstract: The objective of this study is to identify the main descriptors of the derivatives of chalcone analogues with the aim to correlate with the activity anti-Candida albicans. The incidence of systemic infection by C. albicans has increased greatly in recent years, particularly in cases of HIV and also due to increased resistance to existing therapeutic arsenal. We performed a study QSAR-2D, obtained a multidimensional model by PLS method. The obtained model has four descriptors: molar refractivity, ionization potential, molecular length and Verloop B4 (A). With only three latent variables (PCs), was able to earn 96.14% of the original data, explaining 85% of the total variance and predicting 78% of biological activity. The proposed model has a good degree of fit and statistical significance (R = 0.776 and SEC = 0.229). The methods LOO cross-validation, LNO cross-validation, Y-randomization and external validation indicated that the model is significant, robust and has high internal and external predictability. Taking into account the model QSAR-2D, we proposed the synthesis of new analogues of chalcone. We performed the synthesis of 28 chalcones target derived from aromatic aldehydes, using the Claisen-Schmidt condensation, and evaluated the activity anti-Candida albicans. The compounds were characterized by spectrometric methods. Of the 28 chalcones target, 18 are new. The chemical yields ranged between 53% and 98%. Regarding the evaluation of antifungal activity, we performed the disk diffusion test for all compounds, using the RPMI 1640 and followed standard protocols published in document M27-A2 (CLSI, 2002). The chalcones that presented inhibition halo > 10mm were considered active, and the CIM and CFM were determined by broth microdilution. The study QSAR-2D corroborated with the observed experimental result. The most active chalcone showed MIC = 9 mg/mL, and the test of cytotoxicity to 3T3 cells had no activity, suggesting selective toxicity. The chalcone most active gave an overview Drug Likeness and Drug Score low in relation to fluconazole, but survived the Lipinsky Rule of presenting oral bioavailability. The MEP, MDEHOMO and MDELUMO of chalcone most active shown that the HOMO orbital is evidenced in the carbonyl, the carbon C4 has the LUMO orbital and a positive electrostatic potential, indicating that the chalcone has electrophilic center in C4 subject to the occurrence of nucleophilic attack. The MDEHOMO of reduced glutathione revealed that the HOMO orbital on sulfur atom of the sulfhydryl group of the amino acid cysteine. Because the occurrence of the resonance mechanism, the chemical structure of chalcones have a carbon C4 electrophilic, indicating a probable interaction between the HOMO orbital of the sulfur atom of GSH and the LUMO orbital of the carbon C4 of chalcone resulting covalent bond and the formation of glutathione-chalcone conjugated. The decrease in the concentration of reduced glutathione in the intracellular environment of the fungus results in cellular oxidative stress and therefore the death of Candida albicans / Doutorado / Físico-Química / Doutor em Ciências