Desenho racional de peptídeos bioativos híbridos derivados da cecropina e catepsina para aplicação terapêutica

• Processo: 22/13011-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2023
• Data de Término da vigência: 24 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Bioquímica
• Pesquisador responsável: Katia da Conceição
• Beneficiário: Bruna Vitória Vicente Scavassa
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Catepsinas Peptídeos bioativos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Admet | catepsinas | Cecropina | Desenho racional | peptídeos bioativos | Predição in silico | Peptídeos bioativos

Resumo

Peptídeos e peptidomiméticos estão ressurgindo fortemente como candidatos passíveis no desenvolvimento de estratégias terapêuticas contra uma infinidade de patologias. Ao contrário dos pequenos compostos orgânicos, os peptídeos exibem um alto grau de especificidade evitando efeitos secundários fora do alvo e um grau relativamente baixo de toxicidade. Nesse contexto, uma estratégia bem-sucedida para o projeto e otimização de peptídeos/peptidomiméticos seria a combinação de diferentes abordagens computacionais que vão desde bioinformática estrutural até simulações atomísticas. No presente projeto, novos peptídeos com potencial atividade de amplo espectro contra microrganismos e atividade de penetração celular serão projetados a partir das sequências de cecropinas e catepsinas. Um pipeline guiado por bancos de dados computacionais de análise e modificação racional será desenvolvido e utilizado com base em princípios estabelecidos de atividade de PAMs e PPCs, como carga, hidrofobicidade, comprimento, frequência de aminoácidos, densidade de carga e momentos hidrofóbicos. Os peptídeos projetados serão examinados quanto à imunogenicidade, toxicidade, alergenicidade e parâmetros farmacocinéticos (ADMET) usando diferentes servidores da web. O potencial antiviral e anti cancerígeno serão previstos usando os servidores web Meta-iAVP e AVPred. Por fim, as estruturas secundárias serão previstas pelos servidores PEP-FOLD3 e PROCHECK. Os resultados obtidos neste estudo serão importantes para reforçar a aplicabilidade de modelos de aprendizado de máquina e algoritmos evolutivos para projetar e otimizar novos peptídeos bioativos sintéticos com redução da toxicidade e aumento da seletividade do tipo celular.