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.

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.