| Processo: | 20/06543-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Química |
| Pesquisador responsável: | Carlos Alberto Montanari |
| Beneficiário: | Anwar Shamim |
| Instituição Sede: | Instituto de Química de São Carlos (IQSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 20/04653-2 - Planejamento molecular e síntese de inibidores da principal protease do coronavírus SARS-CoV-2 Mpro, AP.R |
| Assunto(s): | Química farmacêutica Síntese química Inibidores de proteases SARS-CoV-2 Mpro Betacoronavirus SARS-CoV-2 COVID-19 Brasil |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Coronavirus | Covid-19 | inibidores | Proteases | SARS-Cov-2 Mpro | Síntese Química | Química Medicinal |
Resumo O presente surto mundial do Coronavirus com pandemia declarada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) começa a assolar em terras brasileiras. Essa pandemia [...] a iniciar um projeto emergencial na busca de novos inibidores de proteases da principal protease do Coronavirus (SARS Cov-2 Mpro) como agentes antivirais de ação sobre o Coronavirus. Vários inibidores de Cisteíno Proteases (CPs) em desenvolvimento em nosso grupo têm similaridade 60-70% na protease SARS 3C do Coronavirus (CHEMBL3927), diretamente no Coronavirus SARS (CHEMBL612575) e também em Coronavirus de felino (CHEMBL612744). Principalmente, nossos inibidores são similares aos novos inibidores de SARS Cov-2 Mpro [1, 2]. Dessa forma, vamos, inicialmente, testar todo o banco de dados do NEQUIMED/IQSC/USP em ensaios fenotípicos que serão realizados no Instituto de Ciências Biomédicas, ICB/USP. Concomitantemente, vamos modificar as estruturas dos nossos inibidores de CPs para melhorar o percentual de similaridade aos melhores inibidores conhecidos e para os quais buscaremos evidências de ação sobre o Coronavirus disseminado no Brasil. Além disso vamos, imediatamente, empregar nossas ferramentas de inteligência artificial com aprendizado de máquinas para selecionar candidatos a testes dentre os fármacos atualmente na terapêutica, fármacos experimentais e investigacionais e aqueles candidatos a fármacos que estão em fases clínicas. (AU) | |
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