| Grant number: | 08/05754-5 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Post-Doctoral |
| Start date: | December 01, 2008 |
| End date: | August 31, 2009 |
| Field of knowledge: | Health Sciences - Pharmacy - Pharmacognosy |
| Principal Investigator: | Fernando Batista da Costa |
| Grantee: | Leonardo Gobbo Neto |
| Host Institution: | Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brazil |
Abstract Estudos etnofarmacológicos preliminares realizados por nosso grupo de pesquisas revelaram três plantas medicinais promissoras da família Asteraceae com potencial antiinflamatório: Smallanthus sonchifolius (yacón), Tithonia diversifolia (margaridão) e Dasyphyllum brasiliense (espinho-agulha). As partes aéreas destas espécies são utilizadas pela população na forma de chá, sendo necessária, portanto, uma investigação detalhada sobre a composição química de seus extratos com vistas ao conhecimento de seus princípios ativos. Assim, neste projeto propõe-se obter diferentes tipos de extratos, isolar e identificar diferentes classes de micromoléculas a partir destas três espécies e quantificá-las nos diferentes extratos obtidos. Os metabólitos secundários isolados serão utilizados para se elaborar uma biblioteca de substâncias puras, com vistas à informatização e obtenção de dados físico-químicos, cromatográficos e espectrométricos. Será desenvolvida uma metodologia analítica em CLAE-DAD para a comparação dos perfis metabólicos dos diferentes extratos das espécies selecionadas. A identificação de picos cromatográficos será realizada por meio de comparação de tempos de retenção com substâncias previamente isoladas e/ou por desreplicação utilizando-se CLAE-DAD-EM. A metodologia analítica será validada e empregada para elaborar um banco de dados com informações sobre as substâncias da biblioteca. Com base nos dados obtidos pela metodologia analítica, combinados com ferramentas de quimioinformática, propõe-se também obter modelos computacionais utilizando-se inteligência artificial para estudar, in silico, a relação entre estrutura química e tempos de retenção (QSRR - Quantitative Structure-Retention Relationships). Os extratos e substâncias puras serão utilizados pelo grupo para outros estudos in silico e para a realização de ensaios biológicos in vivo e in vitro em diferentes modelos. Os dados gerados no processo de identificação e estudos de QSRR, por sua vez, poderão ser utilizados para auxiliar a desreplicação de outras espécies vegetais de interesse medicinal e/ou comercial. | |
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