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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.76.2013.tde-29052013-103008
Documento
Autor
Nome completo
Leonardo Luiz Gomes Ferreira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2013
Orientador
Banca examinadora
Andricopulo, Adriano Defini (Presidente)
Albuquerque, Hamilton Brandão Varela de
Ferreira, Elizabeth Igne
Lima, Marco Edilson Freire de
Nascimento, Alessandro Silva
Título em português
Identificação de novos inibidores da enzima aldolase de Trypanosoma brucei
Palavras-chave em português
Trypanosoma brucei
Aldolase
Dinâmica molecular
QSAR
Triagem virtual
Resumo em português
As doenças tropicais negligenciadas, que atingem as populações mais carentes do mundo, representam em termos humanitários e socioeconômicos uma grande preocupação global. As tripanossomíases estão entre as doenças parasitárias mais importantes, e, particularmente, a tripanossomíase africana, ou doença do sono, destaca-se como uma grave condição de saúde, causada pelo parasita unicelular Trypanosoma brucei. Dentre os principais alvos metabólicos considerados para o desenvolvimento de novos fármacos para o tratamento das tripanossomíases, a glicólise recebe especial atenção em função de seu papel vital no processo de produção de ATP para o parasita que vive na corrente sanguínea. Esta tese de doutorado tem como objetivo identificar novos candidatos a inibidores da enzima aldolase (EC 4.1.2.13) da via glicolítica de T. brucei. Considerando-se que o alvo macromolecular em questão é validado para o planejamento de fármacos, inibidores desta enzima são candidatos a novos agentes quimioterápicos. Este trabalho explora a integração de métodos experimentais e computacionais através de estratégias de planejamento de fármacos baseado na estrutura do receptor (SBDD, na sigla inglesa para structure-based drug design) e na estrutura do ligante (LBDD, na sigla inglesa para ligand-based drug design) para a identificação de inibidores da enzima alvo. Foram produzidos resultados significativos, tais como a identificação através de triagens virtuais em larga escala de novas moléculas capazes de inibir a atividade da aldolase. Adicionalmente, destaca-se a obtenção de protocolos de expressão, purificação e cristalização para a enzima alvo. Como parte da estratégia de identificação de novos inibidores da aldolase, foram desenvolvidos modelos de QSAR 2D e 3D e estudos de dinâmica molecular.
Título em inglês
Identification of novel inhibitors of aldolase from Trypanosoma brucei
Palavras-chave em inglês
Trypanosoma brucei
Aldolase
Molecular dynamics
QSAR
Virtual screening
Resumo em inglês
Neglected tropical diseases, which affect the poorest populations across the developing world, are a major global concern. The trypanosomiases are amongst the most serious neglected tropical diseases, and particularly, African trypanosomiasis (sleeping sickness), caused by the unicellular parasite Trypanosoma brucei, appears as a fatal condition. The glycolytic pathway emerges as a promising target among the metabolic pathways for the development of new drugs, due to its essential role in the ATP generating process in the bloodstream form of the parasite. The goal of this work is to identify new inhibitors for the glycolytic enzyme aldolase (EC 4.1.2.13) from Trypanosoma brucei. Inhibitors of this enzyme are drug candidates with high potential for clinical development, as the respective target enzyme was validated as a molecular target for the therapy of trypanosomiasis. The strategy employed in this study includes the integration of SBDD (structure-based drug design) and LBDD, (ligand-based drug design) for the identification of inhibitors of the target enzyme, through the combination of computational and experimental methodologies. Significant results were obtained, such as the identification of new small molecule inhibitors of the aldolase enzyme through high-throughput virtual screening. Additionally, it is highlighted the standardization of expression, purification and crystallization protocols for the target enzyme. As a component of the strategy for the identification of novel aldolase inhibitors, 2D and 3D QSAR models were developed, as well as molecular dynamics studies.
 
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Data de Publicação
2013-06-04
 
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