A esquizofrenia é uma doença que, de acordo com a Organização Mundial de Saúde, acomete cerca de 1% da população mundial. Tendo em vista a sua alta incidência e, portanto, sua relevância, o presente trabalho objetivou estudar uma classe de compostos derivados do aripiprazol, substância ativa que estimula os receptores dopaminérgicos e serotoninérgicos, receptores esses de suma importância para o entendimento da fisiopatologia da esquizofrenia. Para isso, o estudo de QSAR foi realizado através dos métodos PLS e ANN, gerando dois modelos para tentar entender a relação entre a estrutura química e a atividade biológica. Os dois modelos gerados, PLS e ANN, foram satisfatórios, explicando 82,52% e 72,90% respectivamente, da variabilidade da atividade biológica. No entanto, como o modelo obtido através do método PLS foi considerado melhor, conclui-se que as variáveis selecionadas possuem comportamento linear frente à atividade biológica. / The Schizophrenia is a disease that affects about 1% of world population, according to the World Health Organization. Looking into its high incidence and therefore its relevance, the goal of this study was to investigate a class of compounds derived from aripiprazole, the active substance that stimulates dopamine and serotonin receptors, those essential for understanding the pathophysiology of schizophrenia. For the investigation to go on, the QSAR study was performed through PLS and ANN methods, generating two models in order to understand the relationship between chemical structure and biological activity. Both model results, PLS and ANN, were considered satisfactory, explaining 82.52% and 72.90%, respectively, of the variability of the biological activity. However, since the model obtained by the PLS method showed more satisfactory results, it can be concluded that the selected variables have a linear behavior concerning the biological activity.

O câncer é uma doença que aflige pessoas no mundo todo, e mata muitas todos os anos. Muitos estudos são desenvolvidos para sintetizar novos compostos com atividade antitumoral cada vez melhor. O maior número de compostos possibilita um maior número de possibilidades de cura, já que alguns tumores podem adquirir resistência ao medicamento, sendo necessária a troca por outro.<br /> Para que não seja feita uma síntese aleatória de compostos, desperdiçando tempo, reagentes e dinheiro sintetizando compostos inativos, um estudo teórico prévio para orientar a síntese é válido. Um estudo QSAR pode orientar a síntese indicando quais compostos são mais interessantes de serem sintetizados e quais são menos interessantes. Assim, há o desenvolvimento de mais compostos ativos em um menor tempo, do que se fosse realizada sínteses e testes para todos os compostos possíveis.<br /> O presente estudo tem esse foco, avaliar a relação quantitativa entre a estrutura molecular e a atividade antitumoral de compostos &beta;-carbolínicos substituídos nas posições 1 e 3. Nesse estudo será possível elucidar quais características são relevantes para que os compostos sejam ativos no tratamento de câncer de pulmão e melanoma. / Cancer is a disease that afflicts people worldwide and kills many every year. Many studies are developed to synthesize new compounds with better antitumor activity. The largest number of compounds allows a greater number of curability, because some tumors may acquire used drug resistance and are necessary different drugs.<br /> To avoid a random synthesis of compounds, wasting time, money and reagents in synthesizing inactive compounds, a previous theoretical study as guide of synthesis is valid. A QSAR study can guide the synthesis indicating which compounds are most interesting to be synthesized and which are less interesting. Thus, more compounds active are developed in a shorter time.<br /> The present study has this focus, assess the quantitative relationship between molecular structure and antitumor activity of &beta;-carboline compounds substituted in positions 1 and 3. In this study will be possible to elucidate characteristics that are relevant to the compounds under study be active in the treatment of lung cancer and melanoma.

O câncer é uma doença que aflige pessoas no mundo todo, e mata muitas todos os anos. Muitos estudos são desenvolvidos para sintetizar novos compostos com atividade antitumoral cada vez melhor. O maior número de compostos possibilita um maior número de possibilidades de cura, já que alguns tumores podem adquirir resistência ao medicamento, sendo necessária a troca por outro.<br /> Para que não seja feita uma síntese aleatória de compostos, desperdiçando tempo, reagentes e dinheiro sintetizando compostos inativos, um estudo teórico prévio para orientar a síntese é válido. Um estudo QSAR pode orientar a síntese indicando quais compostos são mais interessantes de serem sintetizados e quais são menos interessantes. Assim, há o desenvolvimento de mais compostos ativos em um menor tempo, do que se fosse realizada sínteses e testes para todos os compostos possíveis.<br /> O presente estudo tem esse foco, avaliar a relação quantitativa entre a estrutura molecular e a atividade antitumoral de compostos &beta;-carbolínicos substituídos nas posições 1 e 3. Nesse estudo será possível elucidar quais características são relevantes para que os compostos sejam ativos no tratamento de câncer de pulmão e melanoma. / Cancer is a disease that afflicts people worldwide and kills many every year. Many studies are developed to synthesize new compounds with better antitumor activity. The largest number of compounds allows a greater number of curability, because some tumors may acquire used drug resistance and are necessary different drugs.<br /> To avoid a random synthesis of compounds, wasting time, money and reagents in synthesizing inactive compounds, a previous theoretical study as guide of synthesis is valid. A QSAR study can guide the synthesis indicating which compounds are most interesting to be synthesized and which are less interesting. Thus, more compounds active are developed in a shorter time.<br /> The present study has this focus, assess the quantitative relationship between molecular structure and antitumor activity of &beta;-carboline compounds substituted in positions 1 and 3. In this study will be possible to elucidate characteristics that are relevant to the compounds under study be active in the treatment of lung cancer and melanoma.

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A malária é uma doença infecciosa causada pelos parasitas do gênero Plasmodium e transmitida pelo mosquito Anopheles spp. Devido ao surgimento de casos de resistência aos fármacos disponíveis novos alvos e candidatos a fármacos são necessários. Recentemente, a enzima N-miristoiltransferase (NMT) foi confirmada como essencial para o parasita e validada como alvo terapêutico para o desenvolvimento de candidatos a fármacos antimaláricos. O objetivo desse trabalho foi identificar os determinantes moleculares responsáveis pela atividade inibitória de uma série de derivados benzotiofênicos frente à NMT. Nesse sentido, estudos de relação quantitativa estrutura-atividade (QSAR) 2D e 3D foram desenvolvidos para dois conjuntos de dados de derivados benzotiofênicos como inibidores da enzima do parasita (PfNMT) e a homóloga humana (HsNMT). Além disso, estudos de modelagem por homologia da PfNMT foram conduzidos. Os estudos de QSAR 2D foram desenvolvidos pelo método de Holograma QSAR (HQSAR). O modelo estrutural de PfNMT foi aplicado na construção dos modelos QSAR 3D CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis) e CoMSIA (Comparative Molecular Similarity Index Analysis). Os estudos de QSAR 3D foram conduzidos com diferentes métodos de cálculo de carga parcial atômica (Gasteiger-Hückel, MMFF94 e AM1-BCC, CHELPG e Mulliken) e de alinhamento molecular (Máxima Subestrutura Comum, alinhamento flexível e baseada no alvo molecular). Os melhores modelos construídos pelos métodos de QSAR 2D e 3D foram robustos, internamente consistentes e com elevada capacidade de predição da atividade de novos compostos contra a PfNMT. Os mapas de contribuição e de contorno geraram informações importantes sobre a relação estrutura-atividade dos compostos. Os resultados permitiram a identificação das bases moleculares responsáveis pela atividade dos inibidores benzotiofênicos e são úteis para o planejamento de novos inibidores mais potentes e seletivos para a enzima do parasita. / Malaria is an infectious disease caused by protozoan parasites of the genus Plasmodium and transmitted by Anopheles spp. mosquitos. Due to the emerging resistance to current available drugs, great efforts for new molecular target and drugs are required. Recently, N-myristoyltransferase (NMT) was confirmed as an essential enzyme to malaria parasites and validated as a chemically tractable target for the development of new drug candidates against malaria. This work aimed to shed light on the molecular requirements underlying the inhibitory activity of benzothiophene derivatives against NMT. Therefore, 2D and 3D quantitative structure-activity relationship (QSAR) studies were developed for two datasets of benzothiophene derivatives as P. falciparum NMT (PfNMT) and the human homologue (HsNMT) inhibitors. Also, homology modeling studies for PfNMT were developed. The 2D QSAR studies were developed by the Hologram QSAR (HQSAR) method. The PfNMT structural model was applied in the construction of 3D QSAR models CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis) and CoMSIA (Comparative Molecular Similarity Index Analysis). Different molecular alignment (maximum common substructure, flexible alignment and structure based) and atomic partial charge calculation (Gasteiger-Hückel, MMFF94, AM1-BCC, CHELPG and Mulliken) methods were used to build the 3D QSAR models. The best models showed internal consistency and high predictive ability of biological activity against PfNMT. The contribution and contour maps gave important information about compounds structure-activity relationship. The results allowed the identification of the molecular requirements underlying the inhibitory activity and should be useful for the design of novel potent and selective PfNMT inhibitors as antimalarial drug candidates.

Orientador: Douglas Soares Galvão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-09T13:13:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_RaimundoNonatoPereirada_M.pdf: 1961662 bytes, checksum: c76c13d8b6707d17ff50eb0c0fe25a21 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A descoberta de tratamentos eficazes contra o câncer é um dos maiores desafios da ciência. No Brasil o câncer se tornou a segunda maior causa de morte. As estimativas para o ano de 2005 apontam que ocorrerão 467.440 casos novos de câncer. O investimento para o desenvolvimento de uma droga moderna é de U$850milhões e o tratamento com estas variam de U$4000 a U$17000 por mês. Estudos de relação atividade-estrutura (SAR) quantitativa têm um importante papel no design de drogas. Neste trabalho foi aplicado a Metodologia de Índices Eletrônicos (MIE) para estudar a correlação da atividade antineoplásica de 36 moléculas derivadas das carboquinonas. A MIE é baseada nos conceitos de densidade local de estado, da qual se extrai o índice D, e na diferença de energia dos estados de fronteira, índice h , obtidos por cálculo de mecânica quântica ab initio ou semi-empírico. Os cálculos foram efetuados utilizando o método PM3 (Parametric Method 3) disponível no pacote computacional MOPAC. Os resultados demonstram que a MIE consegue diferenciar com uma precisão de 92% os compostos mais ativos biologicamente. A Análise de Principal Componente (PCA), utilizando-se os parâmetros da MIE, resultou em 100% de acerto na diferenciação da atividade biológica, enquanto com o método de análise hierárquica de grupo (HCA) obteve-se padrão de agrupamento com 94% de acerto. Concluímos que o uso dos índices D e h pode ser uma eficaz ferramenta para estudos de relação atividade-estrutura qualitativa das carboquinonas e para o desenvolvimento e aprimoramento de novas drogas / Abstract: The discovery of efficient treatments against cancer is one of the great challenges of science. In Brazil the cancer became the second greatest cause of death. For the year 2005 467,440 new cases of cancer are expected. The investment for the development of a modern drug is about U$ 850 millions and the treatment with those drugs varies from U$ 4,000 to U$ 17,000 per month. Structure-Activity Relationship (SAR) studies play an important role in design of drugs. In this work the Methodology of Electronic Indices was applied (MEI) to the study of anticancer activity of 36 molecules derived from carboquinones. The MEI is based on the concepts of local density of states, from which the index D is extracted, and in the difference of energy of the frontier orbitals, which defines the other MEI parameter h. The geometrical and electronic aspects for the carboquinone set were obtained using the semi-empirical PM3 (Parametric Method 3) available in computational package MOPAC. Our results show that the MEI is able to classify (with an accuracy of 92%) active and inactive compounds. More standards statistical methods such Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchic Cluster Analysis (HCA) were also used also producing results of identifying active/inactive molecules with high accuracy (100 and 94%, respectively). We conclude that the use of the MEI indices D and h can be an efficient tool for studies of qualitative SAR studies of carboquinones, as well as, to be used for the development and improvement of new drugs / Mestrado / Estrutura, Conformação e Estereoquimica / Mestre em Física

A esquizofrenia é uma doença que, de acordo com a Organização Mundial de Saúde, acomete cerca de 1% da população mundial. Tendo em vista a sua alta incidência e, portanto, sua relevância, o presente trabalho objetivou estudar uma classe de compostos derivados do aripiprazol, substância ativa que estimula os receptores dopaminérgicos e serotoninérgicos, receptores esses de suma importância para o entendimento da fisiopatologia da esquizofrenia. Para isso, o estudo de QSAR foi realizado através dos métodos PLS e ANN, gerando dois modelos para tentar entender a relação entre a estrutura química e a atividade biológica. Os dois modelos gerados, PLS e ANN, foram satisfatórios, explicando 82,52% e 72,90% respectivamente, da variabilidade da atividade biológica. No entanto, como o modelo obtido através do método PLS foi considerado melhor, conclui-se que as variáveis selecionadas possuem comportamento linear frente à atividade biológica. / The Schizophrenia is a disease that affects about 1% of world population, according to the World Health Organization. Looking into its high incidence and therefore its relevance, the goal of this study was to investigate a class of compounds derived from aripiprazole, the active substance that stimulates dopamine and serotonin receptors, those essential for understanding the pathophysiology of schizophrenia. For the investigation to go on, the QSAR study was performed through PLS and ANN methods, generating two models in order to understand the relationship between chemical structure and biological activity. Both model results, PLS and ANN, were considered satisfactory, explaining 82.52% and 72.90%, respectively, of the variability of the biological activity. However, since the model obtained by the PLS method showed more satisfactory results, it can be concluded that the selected variables have a linear behavior concerning the biological activity.

Orientador: Yuji Takahata / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-18T23:40:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cramer_Bruno_D.pdf: 3130926 bytes, checksum: cb235a08cda14575a90e55264b1d9d07 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A tese foi organizada em forma de cinco estudos de caso de QSAR-2D, usando compostos da literatura. Foram utilizados diterpenóides clerodanos e N,N¿- dibenzoil-N-t-butilidrazinas (DBHs) para desenvolver modelos de QSAR, propondo o uso de uma metodologia que emprega análise conformacional. Os modelos de QSAR são construídos pela escolha do confôrmero que melhor reproduz a bioatividade. O critério de seleção dos confôrmeros é orientado pelo resíduo entre valor observado e o predito. O método proposto aumenta a qualidade de predição interna, auxilia a análise de outliers, e em casos específicos, pode proporcionar melhor interpretabilidade do comportamento de descritores em relação à atividade biológica. Após validação interna e externa, os modelos de QSAR foram empregados para simular a proposta de novos compostos. Duas metodologias independentes de regressão foram usadas, Regressão Linear Múltipla (MLR) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), objetivando produzir modelos de QSAR equivalentes, ambos produzindo resultados próximos de predição no conjunto de treinamento, auxiliando na análise e seleção de resultados preditos de novos compostos, aumentando a confiabilidade e robustez dos modelos de QSAR. Foram propostos novos diterpenóides clerodanos derivados de produtos naturais (n = 113) e outros 53 propostos in silico contra células V79. Novas dibenzoilidrazinas propostas in silico tiveram sua atividade inseticida e larvicida predita para novos bioensaios contra Spodoptera exigua (n = 13) e S. frugiperda (n = 30). Através do estudo de homologia a tese contribui com o domínio ligante do receptor ecdisona de S. exigua (SeEcR-LBD). Empregando docking, informações foram obtidas sobre as possíveis interações das DBHs com os aminoácidos, uma contribuição na literatura pertinente. DBHs halogenadas foram analisadas identificando a provável interação dos halogênios com os aminoácidos no domínio ligante do receptor ecdisona de Heliothis virescens (HvEcR-LBD), análise estendida a S. exigua (SeEcR-LBD). / Abstract: The thesis was organized in the form of five 2D-QSAR case studies using compounds from literature. Clerodan diterpenoids and N, N¿-dibenzoy-N-tbutylhydrazines (DBHs) were used to develop predictive QSAR models proposing a methodology that uses conformational analysis. QSAR models are built by choosing the conformer that best reproduces the experimental bioactivity. The conformer selection is oriented on a residual criterion between observed and predicted values. The proposed method increases the quality of internal prediction, aids the analysis of outliers, and in specific cases, may provide better interpretability of the descriptor behavior in relation to the bioactivity. After internal and external validation, the QSAR models were used to simulate the proposition of new compounds. Two independent regression methodologies, Multiple Linear Regression (MLR) and Support Vector Machine (SVM) were used to produce equivalent QSARs, both producing close predicted results of the training set and aiding in the analysis and selectivity of MLR-SVM QSARs predicted results of new compounds, increasing the reliability and robustness of the QSAR models. New clerodan diterpenoids derived from natural products (n = 113) and another 53 in silico proposed, have their bioactivity predicted against V79 cells. New in silico dibenzoylhydrazines against Spodoptera exigua (n = 13) and S. frugiperda (n = 30) have their insecticidal and larvicidal activity predicted and proposed for new bioassays. Through homology study the thesis contributes with the S. exigua ecdyson receptor ligand-binding domain (SeEcR-LBD). Using docking, information was obtained about possible interactions of DBHs with amino acids, a contribution to the entailed literature. Halogen substituted DBHs were analyzed identifying their probable interaction with amino acids of Heliothis virescens ecdyson receptor ligand binding domain (HvEcR-LBD), analysis extended to S. exigua (SeEcR-LBD) / Doutorado / Físico-Química / Doutor em Ciências

Les descripteurs ISIDA enrichis par propriété ont été introduit pour encoder les structures moléculaires en chémoinformatique en tant que nombre d’occurrence de sous-graphes moléculaires spécifiques dont les sommets représentant les atomes sont colorés par des propriétés locales tel que les pharmacophores dépendant du pH, les identifiants de champs de force, les charges partielles, les incréments LogP ou les propriétés extraites d’un modèle QSAR. Ces descripteurs, par leurs large choix d’option, permettent à l’utilisateur de les adapter au problème à modéliser. Ils ont été utilisés avec succès dans une étude de criblage virtuel sur des inhibiteurs de protéases et plusieurs modèles QSAR sur le coefficient de partage octanol-eau, l’index d’hydrophobicité chromatographique, l’inhibition du canal hERG, la constante de dissociation acide, la force des accepteurs de liaison hydrogène et l’affinité de liaison des GPCR. / ISIDA property-enriched fragment descriptors were introduced as a general framework to numerically encode molecular structures in chemoinformatics, as counts of specific subgraphs in which atom vertices are coloured with respect to a local property - notably pH-dependent pharmacophore, force field, partial charges, logP increments and QSAR model extracted properties. The descriptors leave the user a vast choice in terms of the level of resolution at which chemical information is extracted into the descriptors to adapt them to the problem. They were successfully tested in neighbourhood behaviour and QSAR modelling challenges, with very promising results. They showed excellent results in similarity-based virtual screening for analogue protease inhibitors, and generated highly predictive octanol-water partition coefficient, chromatographic hydrophobicity index, hERG channel inhibition, acidic dissociation constant, hydrogen-bond acceptor strength and GPCR binding affinity models.

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