Orientadora: Profa. Dra. Káthia Maria Honório / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia - Química, 2009 / O diabetes mellitus (DM) e a síndrome metabólica (SM) são doenças crônicas que
proporcionam diminuição significativa na qualidade de vida de seus portadores. Ambas são
caracterizadas como um distúrbio do metabolismo de determinados nutrientes, onde o DM
altera a utilização de carboidratos devido à deficiência de secreção de insulina e a SM altera
principalmente o metabolismo dos lipídeos. Diversas causas, consequências e sintomas
destas doenças são comuns e, em determinados graus de gravidade, podem se manifestar
associadas. Não existe cura para estas patologias e novos tratamentos vêm sendo
pesquisados. Existe uma classe de receptores denominados receptores ativados por
proliferadores de peroxissomas (PPAR) que, quando ativados no organismo humano,
controlam as vias metabólicas dos carboidratos e lipídeos. Uma subclasse destes
receptores, o subtipo PPARd, regula determinadas vias metabólicas de forma que
substâncias que o ativem podem ser utilizadas como medicamentos para o DM e SM.
Técnicas bastante utilizadas no desenvolvimento de novos ligantes bioativos, os métodos de
QSAR, permitem que propriedades químicas de substâncias sejam quantitativamente
correlacionadas por meio de um modelo matemático/estatístico. No presente estudo,
diversos agonistas do receptor PPARd com atividade biológica medida experimentalmente
foram selecionados para o estudo de QSAR. Para essas substâncias, foram calculadas
propriedades eletrônicas, estereoquímicas, lipofílicas e descritores topológicos a partir de
métodos teóricos, como o método da teoria do funcional da densidade (DFT). Inicialmente,
foi realizada uma seleção de variáveis empregando os valores de peso de Fisher e análise
de componentes principais (PCA). A seguir, as variáveis selecionadas foram utilizadas para
a construção do modelo estatístico multivariado, empregando o método de regressão por
mínimos quadrados parciais (PLS). O melhor modelo obtido possui 6 PCs, q2=0,81 e
r2=0,90. Os resíduos de predição apresentados para os compostos-teste possuem valores
menores que 0,64, os quais podem demonstrar a boa qualidade do modelo obtido. / Diabetes mellitus (DM) and metabolic syndrome (SM) are two chronic diseases that
provide lower life¿s quality of patients. Both diseases are characterized as a disorder of the
metabolism of certain nutrients. DM changes the use of carbohydrates due to the deficiency
of insulin secretion, while SM mainly alters the lipid metabolism. These diseases have
several causes, consequences and symptoms in common. Therefore, in patients with high
gravity, they can be associated. There is no cure for theses diseases and new treatments
have been researched. There is a class of biological receptors called peroxisome
proliferator-activated receptors (PPARs), which control the metabolism of carbohydrates and
lipids. A subclass of these receptors, PPARd, regulates several metabolic processes and the
substances that activate it can be used as a new drug candidate for the treatment of DM and
SM. QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) is a technique widely used in drug
design and it allows that chemical properties of bioactive substances and measurements of
biological activity can be correlated and a statistics/mathematical model is generated. In this
study, several PPARd agonists with experimental biological activity were selected for a
QSAR study. Electronic, stereochemical, lipophilic properties and topological descriptors
were calculated for the selected compounds using theoretical methods, such as the density
functional theory (DFT). Fisher¿s weight and principal components analysis (PCA) methods
were employed to select the most relevant variables for this study. Next, partial least squares
(PLS) method was used to construct the multivariate statistic model, and the best model
obtained had 6 PCs, q2=0.81 and r2=0.90. The prediction residues calculated for the
compounds in the test-set had low values and this indicates both good internal and external
consistency. Therefore, the model obtained in this study can be used to predict the biological
activity of new compounds.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:5567 |
| Date | January 2009 |
| Creators | Maltarollo, Vinícius Gonçalves |
| Contributors | Honório, Káthia Maria, Silva, Alberico Borges Ferreira da, Oliveira Junior, Vani Xavier de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, 58 f. : il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=5567&midiaext=42218, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=5567&midiaext=41613, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=5567 |
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