Estudos metabolômicos de plantas, estudos in silico e ensaios biológicos in vitro são estratégias que, em conjunto, otimizam a busca por substâncias inéditas e/ou ativas correlacionadas a determinados mecanismos de ação. Embora a família Asteraceae possua inúmeras espécies com reconhecido potencial anti-inflamatório (AI), várias delas nunca foram investigadas, como algumas espécies endêmicas do Cerrado brasileiro. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi encontrar extratos e substâncias AI que apresentassem um mecanismo de ação superior ao dos AIs atuais. Foram estudadas 57 espécies da família pertencentes a várias tribos, agrupadas em três diferentes grupos: plantas com prévia evidência AI, plantas alimentícias e espécies do Cerrado. Para se encontrar substâncias com potencial AI foi realizada a avaliação da inibição concomitante das enzimas ciclooxigenase (COX-1) e lipoxigenase (5-LOX), sendo ambas as principais vias envolvidas na inflamação, cuja inibição pode conferir maior eficácia e menores efeitos adversos do que os AI atualmente disponíveis. Adequados estudos metabolômicos (HPLC-UV-HRFTMS) e in silico (diferentes modelos estatísticos) foram realizados. O conjunto de metabólitos secundários (metaboloma) das 57 espécies investigadas representou um vasto universo de substâncias (n=6.215), que conseguiu abranger várias delas com o mecanismo de ação investigado. Corroborando o potencial desta família em apresentar espécies AI, cerca de 23% das plantas aqui investigadas foram capazes de promover a dupla inibição, com valores de IC50 (36,0 a 0,03 ?g/mL) para seus extratos comparáveis com aqueles dos inibidores padrões. Através dos estudos in silico foi possível determinar que as substâncias ativas dos extratos se referem a seus constituintes minoritários, sugerindo que devem ser muito potentes. Dentre as substâncias correlacionadas com a propriedade de dupla inibição, algumas não puderam ser identificadas, mesmo utilizando abrangentes bibliotecas de dados de produtos naturais, sugerindo que se tratam de substâncias inéditas. Além disso, dentre as espécies ativas, uma é consagrada como alimentícia e, portanto, pode vir a exercer um importante papel como nutracêutico, por exemplo vir a ser incluída na dieta de pacientes que sofrem de patologias inflamatórias. As demais espécies ativas, por sua vez, apresentam potencial para o desenvolvimento de fitoterápicos e descoberta de novos princípios ativos. Devido ao fato dos modelos estatísticos terem sido validados, as substâncias ativas ainda poderão ser utilizadas para predição de novos extratos ativos a partir apenas de seu metaboloma. Portanto, este trabalho, além de resultar em relevantes resultados, exemplifica muito bem as novas estratégias para a busca de produtos naturais inéditos e AI para um mecanismo de ação requerido, através de uma abordagem inédita e explorando espécies de importância da flora brasileira, alimentícia ou farmacológica, a partir de mínima quantidade de material vegetal. / Plant metabolomic studies, in silico studies and in vitro biological assays are strategies that together, optimize the discovery of new and/or active compounds correlated to a specific mechanism of action. Asteraceae family has many species with well known anti-inflammatory (AI) potential. Several of them have never been investigated, as some of Brazilian Cerrado. In this context, the objective of this work was to find the AI extracts and substances with a better mechanism of action than the usual AI. It was studied 57 species from different tribes of Asteraceae family, which were divided in three groups: plants with known AI property, food plants and species from Cerrado. In order to find substances with AI potential, the inhibition of cyclooxygenase (COX-1) and lipoxygenase (5-LOX) were evaluated to access AI property, once both are the main pathways involved in inflammatory process and the dual inhibition of them can provide better efficacy and less side effects than current AI. Suitable metabolomic (HPLC-UV-HRFTMS) and in silico (statistical models) studies were performed. All the secondary metabolites (metabolome) of the 57 species covered a huge number of substances (n=6,215) and some of them displayed the investigated mechanism of action. About 23% of the plants extracts were able to be dual inhibitor, with IC50 (36.0 - 0.03 ?g/mL) similar of the standard drugs, corroborating the AI potential of Asteraceae family. Through the in silico studies it was possible to determine the AI substances and that they are the minor compounds in the active extracts, suggesting that these must be potent AI. Among the substances correlated with the dual inhibition some could not be identified, even using comprehensive data bases of natural products, suggesting that these ones could be new compounds. Besides, among the active species, one is a food plant that could be useful as nutraceutical, being included in the dietary of people with inflammatory diseases. The other active plants have potential to the development of phytomedicines or drug discovery. Due to the fact that statistical models were validated, the substances also can be useful for prediction of new AI extracts only from the plant metabolome. Therefore, this work has many relevant results and also exemplifies the recent strategies to discovery of new compounds and AI with a required specific mechanism of action, trough a new approach and studying important species of the Brazilian flora, food plants and AI plants, from a minimum quantity of plant material.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-28112013-092322 |
| Date | 25 September 2013 |
| Creators | Daniela Aparecida Chagas de Paula |
| Contributors | Fernando Batista da Costa, Alberto Jose Cavalheiro, Leonardo Gobbo Neto, Jan Schripsema |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências Farmacêuticas, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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