Bases de Mannich têm sido sintetizadas como pró-fármacos de cetonas α,β-insaturadas, 22, 20 sendo estas importantes no tratamento do câncer. 20 Assim, toma-se de interesse o desenvolvimento de estudos de QSAR envolvendo bases de Mannich com propriedades citotóxicas e/ou anticâncer, contribuindo-se, para o entendimento da(s) interação(ões) destes compostos (agentes alquilantes) no sistema biológico. 40, 5, 36, 53 Neste trabalho, destinado a dissertação de mestrado, foram preparadas e purificadas por métodos triviais descritos na literatura 8 47 duas séries de derivados de bases de Mannich, a saber: nove cloretos de 3-(dimetilamino)-propiofenonas-4-X-substituidas (série I, compostos I.1 a I.9), e seis dos correspondentes iodetos de 3-(trimetilamino )propiofenonas-4-X-substituídas (série II, compostos II.1 a II.6). Destes, quatro não estão descritos na literatura. A seleção dos substituintes foi feita visando obter intercorrelações não significativas entre os correspondentes valores dos parâmetros físico-químicos analisados (π, σp e MR4). 45 Outro critério considerado, se refere as faixas de variação para cada parâmetro físico-químico analisado. 62, 31, 15 Para a série II, estes critérios foram parcialmente contemplados. Em seguida, para cada composto preparado, foram determinados experimentalmente e/ou retirados da literatura 45 e/ou calculados parâmetros parâmetros fisico-químicos/estruturais descritores de propriedades, respectivamente: hidrofóbicas/lipofílicas (π, logPcalc e logP app (sendo os valores este último determinados somente para os compostos da serie I)); eletrônicas/polares (σp, σp+, σp-, σI, σR, T, R, γ13C=0 e νC=0) e, ainda aquela relativa à polarizabilidade (MR4). Como parâmetro biológico para os compostos das series I e II foram determinados os valores da potência citotóxica, expressos por log(1/IC50). A seguir, com o objetivo de se desenvolver estudos de QSAR, aplicando a abordagem tradicional 40 para os compostos respectivamente das séries I e II, e a abordagem mista, 62, 63, 53 que considera as duas séries conjuntamente, foram propostos respectivamente modelos expressos pelas equações IV.4 e IV.6: log(1/IC50)= -0,27(±0,23)δ13C=0 -0,48(±0,35)logPcalc + 56,32(±44,30) eq.IV.4 (n=9;r=0,87;s=0,17;F=9,23;Q2=0,36;SPRESS=0,28) log(1/IC50)=-0,56(±0,27)π+0,35(±0,29)MR4+0,23(±0,22)I[N(Me)3]+-I+1,53(±0,22) eq.IV.6 (n=15;r=0,82;s=0,18;F=7,64;Q2=0,43;SPRESS=0,24 Primeiramente, através da análise do modelo expresso pela equação IV.4 foi possível avaliar as naturezas e contribuições relativas dos parâmetros estruturais responsáveis pela citotoxicidade dos compostos da série I. Em seguida, através da análise do modelo expresso pela equação IV.6 foi possível avaliar a contribuição dos parâmetros físico-químicos, bem como a contribuição da variação estrutural existente entre as séries I e II, responsáveis pela citotoxicidade dos compostos. A interpretação e significado de I[N(Me)3]+I-, que assume valor 0 para os compostos da série I e valor 1 para os compostos da série II, foi discutida em termos estruturais. Nenhum modelo com significado estatístico foi obtido para os compostos da série II. E, tanto para a série I, bem como para as séries I e II, a aplicação dos modelos tanto parabólico como bilinear não resultou em correlações estatisticamente significativas. Pela análise dos modelos foi possível, pelo menos em parte, o entendimento da(s) interação(ões) dos derivados de bases de Mannich no sistema biológico. 40, 5, 36, 53. / Mannich bases have been used as prodrugs of α,β-unsaturated ketones that are important in the cancer therapy 80, 22. In this way, a QSAR study 20, 81 was performed with two sets of Mannich bases derivatives, namely: 3-(dimethylamine)-propiophenon-4-X-substituted hydrochlorides (set I, composed of nine derivatives) and 3-(trimethylamine)propiophenon-4-X-substituted iodines (set II, composed of six derivatives). The sets I and II were prepared by trivial methods described in the literature 58,8. For each compound the physicochemical/structural descriptors, hydrophobic/lipophilic (π, logPcalc and logP app (it was determined only for set I), electronic/polar (σp, σp+, σp-, σI, σR, T, R, γ13C=0 e νC=0) and the polarizability related (MR4), were determined experimentally and/or calculated and/or obtained from the literature 7. The biological parameter was the cytotoxic potency, expressed by values of log(1/IC50). In order to investigate 1he interaction of this class of compounds wi1h the biological system a QSAR study was performed 20, 81. The most significant QSAR models obtained for set I and sets I and II altogether, were expressed respectively by equations 1 and 2. log(1/IC50)= -0,27(±0,23)δ13C=0 -0,48(±0,35)logPcalc + 56,32(±44,30) eq.1 (n=9;r=0,87;s=0,17;F=9,23;Q2=0,36;SPRESS=0,28) log(1/IC50)=-0,56(±0,27)π+0,35(±0,29)MR4+0,23(±0,22)I[N(Me)3]+-I+1,53(±0,22) eq.2 (n=15;r=0,82;s=0,18;F=7,64;Q2=0,43;SPRESS=0,24 To equation 2 was included an variable indicator I[N(Me)3]+I- that assumed the value 0 for set I compounds and the value of 1 for set II compounds. The interpretation and meaning of I[N(Me)3]+I-, were discussed in structural terms. No significant models were obtained for the compounds of the set II. For set I and sets I and II altogether, the application of the parabolic and the bilinear models were verified and showed to be not statistically significant.

No presente trabalho, destinado a tese de doutorado, desenvolvemos um estudo da relação entre a estrutura química e atividade antimicrobiana de duas séries, a saber: Série I - quatorze cloretos N,N[(dimetilamino)etil]-benzoatos para-substituídos, onde R4 = H, CH3, C2H5, nC4H9, tC4H9, OCH3, nOC4H9, COCH3, Cl, CN, NO2, OC6H13, SO2Me, CF3 (compostos I.1 a I.14) e Série II - quatorze cloretos meta-substituídos onde R3 = H, -CH3, -OCH3, -OC2H5, -OC4H9, -F, -Cl, -Br, -I, -NO2, -CN, -CF3, -N(CH3)2, SO2CH3 (compostos II.1. a II.14). Os compostos haviam sido sintetizados anteriormente no grupo (Amaral et al, 1997; Sousa, 1997). Para as séries I e II, os valores do coeficiente de partição em n-octanol foram obtidos por cálculo (utilizando os programas CLOGP e ACD/LogP) bem como determinados experimentalmente pelo método CLAE e considerados parâmetros lipofílicos nos modelos de QSAR. Adicionalmente, para as séries I e II, os valores da posição da banda de absorção da carbonila na região do infravermelho bem como do deslocamento químico da carbonila no RMN 13C foram determinados sendo o primeiro considerado como parâmetro eletrônico nos modelos QSAR. E, ainda, para as séries I e II os valores de MR3 e de MR4 , relacionados à refratividade molar, foram obtidos da literatura e considerados nas análises QSAR . Para as séries I e II os valores de IC50 (concentração inibição 50% do crescimento) foram determinados contra, respectivamente, o fungo Saccharomyces cerevisiae (BY4741) e contra a bactéria Escherichia coli (DH5α) e considerados como parâmetros biológico nas análises QSAR. Para as séries I e II e para as séries I e II reunidas, foram gerados modelos QSAR e estes foram analisados visando avaliar a natureza e a contribuição de cada parâmetro estrutural para cada uma das atividades avaliadas. A aplicação do modelo linear resultou em modelos iestatisticamente significativos para as atividades contra o Saccharomyces cerevisiae (BY4741) e contra a Escherichia coli (DH5α) para a série I e para as séries I e II reunidas. A série II não gerou modelos lineares estatisticamente significativos. A aplicação dos modelos bilinear e parabólico foram verificadas não resultando em modelos estatisticamente significativos. Para a série I e para as séries I e II reunidas estudadas neste trabalho, as diferenças observadas nos modelos QSAR gerados para a inibição do crescimento de, respectivamente, S. cerevisiae (BY4741) e de E. coli (DH5α) podem ser, possivelmente, explicadas considerando-se as diferenças nas membranas externas de cada microorganismo. / In this PhD thesis work, we developed a quantitative structure relationship study for the antimicrobial activity of two series, namely: Series I fourteen para-substituted N,N- [(dimethylamino)ethyl)] benzoates chlorides, where R4 = -H, -CH3, -C2H5, -nC4H9, -tC4H9, -OCH3, - nOC4H9, -COCH3, -Cl, -CN, -NO2, -OC6H13, -SO2Me, -CF3 (compounds I.1 - I.14) and Series II - fourteen meta-substituted chlorides, where R3 = -H, -CH3, -OCH3, -OC2H5, -OC4H9, -F, -Cl, -Br, -I, -NO2, -CN, -CF3, -N(CH3)2, -SO2CH3 (compounds II.1. - II.14). These compounds had been previously synthesized in the group (Amaral et al, 1997; Sousa, 1997). For series I and II, the partition coefficient values in n-octanol were obtained by calculation (using the CLOGP and the ACD/LogP programs) and were obtained experimentally by HPLC method. These values were taken as lipophilic parameters in the QSAR analysis. In addition, for the series I and II, the carbonyl infrared absorption band values and 13C-NMR chemical shifts of carbonyl group were determined, being the former considered as electronic parameters in the QSAR analysis. Further, for the series I and II, the MR3 and MR4 values were taken from the literature and considered as molar refractivity related parameter in the QSAR analyses. For the series I and II, IC50 values (concentration inhibiting 50% growth) were determined against, respectively, Saccharomyces cerevisiae (BY4741) yeast and Escherichia coli (DH5α) bacteria and taken as biological parameters in the QSAR analysis. For the series I and II and for series I e II altogether, QSAR models were generated and analysed in order to determine the nature and the contribution of each structural parameter to the determined antimicrobial activities. The application of linear model resulted in statistically significant QSAR models for the activities evaluated against Saccharomyces cerevisiae (BY4741) and against Escherichia coli (DH5α) for series I and for series I and II taken altogether. No statistically significant linear models were obtained for series II. The application of bilinear and parabolic models was verified, resulting in no statistically significant models. For series I and series I e II altogether, the differences observed in the generated QSAR models for the inhibition, respectively, of Saccharomyces cerevisiae (BY4741) and of E. coli (DH5α) growth, can be, probably, explained considering the differences in the external membranes of each microorganism.

Com o objetivo de buscar e identificar novo(s) inibidor(es) da cruzaína uma cisteíno-protease do Trypanosoma cruzi, o agente etiológico da doença de Chagas foram propostos, validados e, a seguir, aplicados sobre a biblioteca de compostos ZINC (3.294.714 compostos), dois modelos de virtual screening (Modelos I e II). Os modelos de virtual screening propostos, contendo seqüências de filtros físicoquímicos, farmacofóricos, de docking e de seleção por inspeção visual, foram construídos a partir de informações de 13 complexos da cruzaína e de 20 complexos de outras cisteínoprotease, cujas estruturas estão disponíveis no PDB. Numa primeira etapa, o reconhecimento detalhado das características estruturais da cruzaína foi realizado por inspeção visual; pelos campos de interação molecular, gerados pelo programa GRID; pela identificação das propriedades de interação molecular na superfície da cavidade, geradas pelo programa CA VBASE e; por simulações de dinâmica molecular. O Modelo I de virtual screeníng - obtido a partir do reconhecimento das estruturas dos 13 complexos da cruzaína depositadas no PDB - foi aplicado sobre o ZINC, selecionando 10 compostos, dos quais 6 compostos foram adquiridos e submetidos ao teste de inibição enzimática da cruzaína, para a validação experimental do modelo. Observou-se que 3 destes compostos (ZINC02470662, ZINC02682879 e ZINC03192044, respectivamente) não mostraram inibição significativa da cruzaína, nas condições experimentais utilizadas, até a concentração de 7 mM, enquanto que os 3 restantes (ZINC02663001, ZINC01936854 e ZINC03326243, respectivamente) apresentaram inibição enzimática inespecífica, sugerindo que estes últimos agem pelo mecanismo promíscuo. O mecanismo promíscuo de inibição enzimática, foi verificado pela adição de 0,1% Triton X-100 no ensaio enzimático, observando-se a correspondente perda de inibição da cruzaína. Para estes compostos, a confirmação do mecanismo promíscuo foi feita observando-se a perda de inibição da enzima, após o aumento em dez vezes da concentração da cruzaína no ensaio enzimático. O Modelo II - obtido a partir do reconhecimento das estruturas dos 13 complexos da cruzaína e dos 20 complexos de outras cisteíno-proteases, identificadas na busca por cavidades similares à cruzaína - foi aplicado sobre o banco de dados ZINC,selecionando 55 compostos dos quais 19 foram adquiridos e submetidos ao teste de inibição enzimática da cruzaína, para validação experimental do modelo. Observou-se que o composto ZINC01794422 apresentou inibição específica da enzima com constante de inibição no valor de Ki = 21 µM, enquanto que os demais 18 compostos não mostraram inibição significativa, nas condições experimentais utilizadas, até a concentração de 592 µM. O mecanismo promíscuo de inibição enzimática não foi observado, uma vez que todos os testes foram realizados com 0,1% de Triton X-100. O Modelo II identificou, ainda, mais dois inibidores da cruzaína (ZINC04899534 e ZINC01547017) que, por serem estruturalmente semelhantes aos utilizados na construção do modelo e já terem sido descritos na literatura, não foram adquiridos ou testados nos ensaios enzimáticos. Considerando apenas o novo inibidor identificado, o Modelo II apresentou uma taxa de acerto de 5,3%. Este valor esta de acordo com as taxas de acerto encontradas na literatura que variam entre 1 a 50% . / In order to search and identify new cruzain inhibitor(s) - a cysteine-protease of Trypanosoma cruzi, the etiologic agent of Chagas disease - two virtual screening schemes(Models I and II) were proposed, validated- and applied to the ZINC database (3.294.714 compounds). The proposed virtual screening models, bearing a sequence of different physicalchemical, pharmacophore and docking filters, as well as a visual inspection filter, were built from information taken from 13 cruzain complexes and from 20 complexes of other cysteine proteases, having their structures available in PDB. In a first step, a detailed recognition of the cruzain structural features and characteristics was performed through visual inspection of the enzyme environment; followed by the analysis of GRID generated molecular interaction fields; through the identification of molecular interaction properties exposed at the enzyme cavity surface, generated by the CAVBASE program; and by molecular dynamics simulations. The virtual screening Model I, - generated from the structural characteristics recognized from 13 PDB cruzain complexes - when applied to the ZINC database selected 10 compounds. For the experimental validation ofthe model, six ofthese compounds have been acquired and were tested as cruzain inhibitors. It was observed that three of the tested compounds (ZINC02470662, ZINC02682879 and ZINC03192044, respectively) did not show any significant cruzain inhibition, up to 7 mM. Meanwhile the other three tested compounds (ZINC02663001, ZINC01936854 and ZINC03326243, respectively) showed an unspecific cruzain inhibition, suggesting that an enzyme inhibition by promiscuous mechanism occurred. This mechanism was verified by the addition of 0.1% Triton X-100 on the enzymatic assay with a concomitant loss of cruzain inhibition activity. For these compounds, the confirmation of the promiscuous mechanism was also done, observing the loss of enzyme inhibition, after a ten times increase in the cruzain concentration on the enzymatic assay. The virtual screenmg Model II - generated from the structural characteristics recognized from 13 cruzain complexes and 20 complexes of other cysteine proteases, that have been identified on a search for cavities similar to cruzain - selected 55 compounds, when applied to the ZINC database. In order to experimentally validate the model, nineteen compounds have been acquired and were tested as cruzain inhibitors. It has been observed that one compound, ZINC01794422, showed a specific cruzain inhibition (Ki = 21 µM), while the other eighteen showed no significant inhibition, up to 592 µM concentration. The promiscuous mechanism of enzymatic inhibition was not observed, since 0.1% of Triton X-100 was added in ali assays. Additionally, Model II identified two other cruzain inhibitors (ZINC04899534 and ZINC01547017). However, these compounds have not been acquired or tested, since they are known cruzain inhibitors - already described in the literature and are structurally similar to the inhibitors used in the construction of the mode!. Referring to new inhibitors found, Model II showed a hit rate of 5,3%. This value is in agreement with those found in the literature, which ranges from 1 to 50%.