As ferramentas computacionais de modelagem molecular e de QSAR estão integradas ao processo de planejamento de fármacos na busca inesgotável por novas moléculas bioativas de elevado interesse terapêutico. O trabalho em Química Medicinal realizado nesta dissertação de mestrado envolveu o estudo das relações entre a estrutura e atividade de inibidores da enzima purina nucleosídeo fosforilase (PNP) bovina e de Schistosoma mansoni. A potência de uma série de inibidores da PNP de S. mansoni foi determinada experimentalmente através da medida de valores de 1C50, empregando um ensaio cinético padronizado e validado. Conjuntos de dados padrões para inibidores da enzima PNP bovina e de S. mansoni foram organizados, contendo os dados de estrutura e atividade correspondentes. Estes conjuntos formaram a base científica para o desenvolvimento dos modelos preditivos de QSAR 2D, empregando o método holograma QSAR. Os modelos finais de HQSAR desenvolvidos possuem alta consistência interna e externa, apresentando bom poder preditivo. Estes modelos, em conjunto com as informações obtidas dos mapas de contribuição de HQSAR, são guias químico-medicinais importantes no planejamento de inibidores mais potentes e seletivos, candidatos a protótipos de novos fármacos na quimioterapia segura das doenças alvo deste trabalho

Computational tools for molecular modeling and QSAR are well-integrated into the drug design process in the search for new bioactive molecules of significant therapeutic interest. The Medicinal Chemistry work done in this dissertation involved structure-activity studies of inhibitors of bovine and Shistosoma mansoni purine nucleoside phosphorylase (PNP). The potency of a series of S. mansoni inhibitors was experimentally determined through measurements of IC50 values, employing a standard validated kinetic assay. Data sets for bovine and S. mansoni PNP were organized, encompassing the structural information and corresponding biological data. These data sets established the scientific basis for the development of the predictive QSAR models using the hologram QSAR method. The final HQSAR models generated possess both good internal and external consistency with good correlative and predictive power. These models and the information obtained from the HQSAR contribution maps should be useful in guiding future medicinal chemistry efforts designed to discover novel potent and selective inhibitors as drug candidates for the chemotherapy of the target diseases of this work