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Análise estrutural e estudos de modelagem molecular para ligantes de origem natural e sintética relacionados a doenças negligenciadas

Processo: 16/24524-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de junho de 2017 - 31 de maio de 2020
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular
Pesquisador responsável:Kathia Maria Honorio
Beneficiário:Kathia Maria Honorio
Instituição-sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados:João Henrique Ghilardi Lago ; Patrícia Rufino Oliveira
Assunto(s):Análise estrutural  Biologia computacional  Doenças negligenciadas 

Resumo

Doenças negligenciadas são consideradas um sério e crescente problema de saúde pública em países em desenvolvimento devido ao aumento de sua prevalência, morbidade e mortalidade. Sendo assim, este projeto propõe estudos estruturais e de modelagem molecular para conjuntos de ligantes de origem natural e sintética envolvidos em importantes doenças negligenciadas, tais como doença de Chagas e leishmaniose. O principal objetivo desse estudo é entender os fatores moleculares envolvidos durante a interação de ligantes conhecidos e alvos biológicos, assim como planejar novas substâncias bioativas, candidatas a medicamentos para tratar enfermidades como doença de Chagas e leishmaniose. Desta forma, duas abordagens serão empregadas: (1) estudo das relações entre estrutura química e atividade biológica de conjuntos de ligantes com propriedade biológica conhecida, e (2) estudos de acoplamento molecular (docking) e triagem virtual empregando as estruturas de alguns alvos biológicos relacionados a doenças negligenciadas. Para isso, serão utilizadas metodologias computacionais de grande importância no processo de descoberta e desenvolvimento de potenciais ligantes de alvos biológicos de interesse farmacológico. Dentre as metodologias computacionais que serão empregadas ao longo deste projeto, pode-se destacar: (i) métodos de mecânica quântica, utilizados para obtenção de propriedades moleculares; (ii) métodos estatísticos de análise, empregados durante a análise multivariada dos dados; (iii) métodos de acoplamento molecular e triagem virtual, utilizados para avaliar os fatores que governam o processo de interação ligante-receptor biológico. Desta forma, pode-se considerar que o emprego de metodologias computacionais avançadas será de fundamental importância para o planejamento de novos ligantes bioativos, potenciais candidatos ao tratamento de doenças negligenciadas. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LIPINSKI, CELIO F.; MALTAROLLO, VINICIUS G.; OLIVEIRA, PATRICIA R.; DA SILVA, ALBERICO B. F.; HONORIO, KATHIA MARIA. Advances and Perspectives in Applying Deep Learning for Drug Design and Discovery. FRONTIERS IN ROBOTICS AND AI, v. 6, NOV 5 2019. Citações Web of Science: 0.
FERREIRA, DAIANE D.; SOUSA, FERNANDA S.; COSTA-SILVA, THAIS A.; REIMAO, JULIANA Q.; TORRECILHAS, ANA C.; JOHNS, DEIDRE M.; SEAR, CLAIRE E.; HONORIO, KATHIA M.; LAGO, JOAO HENRIQUE G.; ANDERSON, EDWARD A.; TEMPONE, ANDRE G. Dehydrodieugenol B derivatives as antiparasitic agents: Synthesis and biological activity against Trypanosoma cruzi. EUROPEAN JOURNAL OF MEDICINAL CHEMISTRY, v. 176, p. 162-174, AUG 15 2019. Citações Web of Science: 1.
DE ANGELO, RAFAELA MOLINA; ALMEIDA, MICHELL DE OLIVEIRA; DE PAULA, HEBERTH; HONORIO, KATHIA MARIA. Studies on the Dual Activity of EGFR and HER-2 Inhibitors Using Structure-Based Drug Design Techniques. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 19, n. 12 DEC 2018. Citações Web of Science: 1.

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