Made available in DSpace on 2016-04-07T13:21:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 monete_gomes_ioc_dout_2014.pdf: 17494099 bytes, checksum: f62cd38280e24c9b275f4d31899e443a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2014 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Protozoários são organismos unicelulares que causam várias doenças que atingem tanto humanos como animais. Essas doenças causam ônus econômicos principalmente em regiões tropicais e subtropicais. Atualmente, não existem vacinas comercialmente disponíveis e não há tratamento eficaz para tais doenças. Isso se deve ao fato dos fármacos disponíveis apresentarem muitos efeitos colaterais e estarem propensos ao desenvolvimento de resistência. A maioria desses fármacos foi descoberta através da seleção de um grande número de compostos contra parasitas íntegros. Porém, nos últimos anos, uma nova abordagem vem ganhando espaço sob o termo de \201Cdesenho racional de fármacos\201D. Este termo representa a busca por compostos contra alvos moleculares específicos, visando diferença bioquímicas e fisiológicas entre o parasita e o hospedeiro. A era pós-genômica gerou uma grande quantidade de informações que vem permitindo a identificação de novos alvos. Neste contexto, a partir de dados dos proteomas de 23 protozoários dos gêneros Entamoeba, Giardia, Trichomonas, Trypanosoma, Leishmania, Cryptosporidium, Plasmodium, Toxoplasma, Babesia e Theileria, realizamos buscas para a identificação de enzimas isofuncionais não-homólogas (NISE) que possam ser futuramente priorizadas como alvos terapêuticos. Em nossa metodologia utilizamos a ferramenta AnEnPi localmente para buscar nas sequencias proteicas por enzimas funcionalmente análogas. Utilizando os dados provindos do KEGG, primeiro houve uma etapa de clusterização das estruturas primárias de todas as enzimas anotadas com o mesmo EC (Enzyme comission). Para isso utilizou-se uma pontuação (score) de similaridade no BLASTP de 120, como parâmetros de corte Encontramos 812 Ecs com mais de um cluster e 1778 com um único cluster. Após isso, foi realizado um passo de inferência funcional na qual um novo BLASTP foi feito e assumido como ponto de corte o e-value de 10-20. Nesse BLASTP foram comparadas todas as proteínas preditas nos protozoários contra todos os clusters. Desses dados identificamos, inicialmente, 54 potenciais NISEs, e a partir destes fizemos as validações no SUPERFAMILY manualmente. Confirmamos 24 ECs com casos de NISE como potenciais alvos para estudos futuros de validação deste e proposição de fármacos. Além disso, buscamos em 3 bancos de dados principais de alvos terapêuticos, TDTARGETS, TTD e PDTD pelos ECs identificados como possíveis alvos, e encontramos a ocorrência de algumas dessas enzimas já sendo estudadas como alvos. Além disso, selecionamos alguns casos de NISE de acordo com critérios estabelecidos por nós para modelagem comparativa através da ferramenta MODELLER, para a visualização da diferença em suas estruturas 3D. A maioria dos modelos obtidos, de acordo com os resultados dos programas de validação PROCHECK e ERRAT, precisaram ser refinados. Utilizamos a minimização de energia para tal tarefa através do portal KoBaMIN. Todas as enzimas modeladas tiveram diferenças ou na topologia geral, ou nos cofatores e coenzimas utilizados para sua atividade catalítica / Protozoa are unicellular organisms that cause several diseases affecting both humans and animals. These diseases cause economic burden mainly in subtropical and tropical regions. Currently there are no commercially available vaccines and there is no effective treatment for such diseases. This is because the available drugs present many side effects and are prone to development of resistance. Most of these drugs were discovered through the selection of a large number of compounds against entire parasites. However, in recent years, a new approach has been gaining ground within the term "rational drug design". This term represents the search for compounds against specific molecular targets, aiming biochemical and physiological differences between the parasite and the host. The post-genomic era has generated a large amount of information which has been enabling identification of new targets. In this context, from the proteomes data of 23 protozoa from genera Entamoeba, Giardia, Trichomonas, Trypanosoma, Leishmania, Crytptosporidium, Plasmodium, Toxoplasma, Babesia and Theileria, we perform searches to identify non-homologous isofunctional enzymes (NISE) that may be in future prioritized as therapeutical targets. In our methodology we use the tool AnEnPi locally to search in protein sequences for functionally analogous enzymes. Using the data from the KEGG, there was a first clustering step of all the enzymes primary structures annotated with the same EC (Enzyme Comission). For this we used a score similarity in BLASTP of 120 as cut-off. We found 812 EC with more than one cluster and 1778 with a single cluster. After this, we performed a functional inference step in which a new BLASTP was done and assumed as a cutoff the e-value of 10-20. On this BLASTP all protozoa predicted proteins were compared against all clusters. From these data we identify, initially, 54 potential NISEs, and from these we did the validation on SUPERFAMILY database manually. We confirmed 24 ECs with NISE cases as potential targets for future validation studies and proposition of drugs. In addition, we searched in 3 major databases of therapeutical targets, TDRTARGETS, TTD and PDTD for the ECs identified as possible targets, and we found the occurrence of some of these enzymes already have been studied as targets. Also we selected some cases of NISEs according to criteria settled by us to comparative modeling by MODELLER tool, for visualization of the difference in their 3D structures. Most models obtained, in accordance with the validation results from softwares PROCHECK and ERRAT, needed to be refined. We use minimizing energy for such task through the KoBaMIN portal. All enzymes modeled had differences or in the overall topology, or in the cofactors and the coenzymes used.

Submitted by Anderson Silva (avargas@icict.fiocruz.br) on 2012-10-16T16:18:56Z No. of bitstreams: 1 ana_carolina_r_guimaraes_ioc_bcm_0008_2010.pdf: 7783704 bytes, checksum: c55aa365e04b94c51640b1937be9e63d (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-16T16:18:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ana_carolina_r_guimaraes_ioc_bcm_0008_2010.pdf: 7783704 bytes, checksum: c55aa365e04b94c51640b1937be9e63d (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Genômica Funcional e Bioinformática. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / O estudo da reconstrução metabólica em diversos organismos expõe a existência de compostos cruciais para a sua sobrevivência. Dentre estes compostos, estão as enzimas, responsáveis pela catálise das reações bioquímicas em vias metabólicas. Diferentemente das enzimas homólogas, as enzimas análogas (também conhecidas como enzimas isofuncionais não homólogas) são capazes de catalisar as mesmas reações, mas sem apresentar similaridade de sequência significativa no nível primário e, possivelmente, com diferentes estruturas tridimensionais. Um estudo detalhado destas enzimas pode desvendar novos mecanismos catalíticos, adicionar informações sobre a origem e evolução de vias bioquímicas e revelar alvos potenciais para o desenvolvimento de drogas. Para muitas enfermidades causadas por parasitas, as opções terapêuticas permanecem ineficientes ou inexistentes, exigindo a busca de novos alvos. Estes podem ser proteínas específicas do parasita ausentes no hospedeiro ou compostos presentes em ambos, mas com estrutura tridimensional substancialmente diferente, como as enzimas análogas. A ferramenta AnEnPi, capaz de identificar, anotar e comparar enzimas homólogas e análogas, foi desenvolvida e utilizada para reconstruir computacionalmente as vias metabólicas de alguns organismos modelo, como os tripanossomatídeos. Uma análise mais focada no metabolismo de aminoácidos de Trypanosoma cruzi identificou alvos promissores para o desenvolvimento de novas drogas. Além disso, uma revisão do metabolismo geral de T. cruzi foi realizada em outras vias metabólicas, levando em consideração esta nova abordagem de busca por potenciais alvos terapêuticos. Uma vez que a estrutura tridimensional é importante no estudo de analogia, a ferramenta MHOLline foi utilizada para a obtenção de modelos 3D a partir de homólogos, análogos e proteínas específicas de T. cruzi versus Homo sapiens. As estratégias utilizadas nesse trabalho apóiam o conceito de análise estrutural, juntamente com a análise funcional de proteínas, como uma interessante metodologia computacional para detectar potenciais alvos para o desenvolvimento de novas drogas. / The study of metabolic reconstruction in different organisms exposes the existence of crucial compounds for its survival. Examples of these compounds are the enzymes that are responsible for the catalysis of biochemical reactions in metabolic pathways. Unlike the homologous enzymes, the analogous enzymes (also known as non- homologous isofunctional enzymes) are able to catalyze the same reactions, but without significant sequence similarity at the primary level and possibly with different three-dimensional structures. A detailed study of these enzymes may exhibit new catalytic mechanisms, add information about the origin and evolution of biochemical pathways and reveal potential targets for drug development. For many diseases caused by parasites, therapeutic options remain inefficient or nonexistent, requiring the search for new drug targets. These targets may be specific proteins of the parasite (absent in the host) or compounds present in the both organisms but with different three-dimensional structure, like analogous enzymes. The tool AnEnPi approach was able to identify, annotate and compare homologous and analogous enzymes. It was developed and used to reconstruct computationally the metabolic pathways of some model organisms such as trypanosomes. A more focused analysis on the amino acids metabolism of Trypanosoma cruzi identified promising targets for the development of new drugs. Furthermore, a review of the general metabolism of T. cruzi was carried out in other metabolic pathways, taking into account this new approach in the search for potential therapeutic targets. Since the three-dimensional structure is important in the study of analogy, the tool MHOLline was used to obtain 3D models for homologous, analogous and specific proteins of T. cruzi versus Homo sapiens. The strategies used in this study support the concept that structural analysis together with protein functional analysis could be an interesting computational methodology to detect potential targets for structure-based rational drug design.