| 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 OrganizaçãoMundial da Saúde (OMS) começa a assolar em terras brasileiras. Essa pandemia instounosa iniciar um projeto emergencial na busca de novos inibidores de proteases daprincipal protease do coronavirus (SARS Cov-2 Mpro) como agentes antivirais de açãosobre o coronavirus. Vários inibidores de cisteíno proteases (CPs) em desenvolvimentoem nosso grupo têm similaridade 60-70% na protease SARS 3C do coronavírus(CHEMBL3927), diretamente no coronavirus SARS (CHEMBL612575) e também emcoronavirus de felino (CHEMBL612744). Principalmente, nossos inibidores são similaresaos novos inibidores de SARS Cov-2 Mpro [1, 2]. Dessa forma, vamos, inicialmente, testartodo o banco de dados do NEQUIMED/IQSC/USP em ensaios fenotípicos que serãorealizados no Instituto de Ciências Biomédicas, ICB/USP. Concomitantemente, vamosmodificar as estruturas dos nossos inibidores de CPs para melhorar o percentual desimilaridade aos melhores inibidores conhecidos e para os quais buscaremos evidênciasde ação sobre o coronavirus disseminado no Brasil. Além disso vamos, imediatamente,empregar nossas ferramentas de inteligência artificial com aprendizado de máquinas3para selecionar candidatos a testes dentre os fármacos atualmente na terapêutica,fármacos experimentais e investigacionais e aqueles candidatos a fármacos que estão emfases clínicas. | |
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