Estudo da interacao de compostos ativos em leishmaniose visceral, com um possivel receptor.

• Processo: 98/16016-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 1999
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2000
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química
• Pesquisador responsável: Maria Cristina Andreazza Costa
• Beneficiário: Maria Cristina Andreazza Costa
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Arginina Análise conformacional Neolignanas Método de Monte Carlo Leishmaniose
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise Conformacional | Arginina | Leishmaniose | Monte Carlo | Neolignanas | Sar

Resumo

A atividade anti-leishmaniose de algumas neolignanas sintéticas deu origem à análise conformacional de aproximadamente vinte análogos, no vácuo e em meio aquoso [1]. Em seguida, estudos das relações estrutura-atividade desses compostos forneceram indicações dos sítios de ligação entre as neolignanas e o receptor [2-4]. Pretendemos neste trabalho, estudar mais detalhadamente as interações fármaco-receptor no vácuo e ampliar os estudos, incluindo os efeitos do meio sobre a conformação das moléculas estudadas. Para simular efeitos do meio, pretende-se incluir a interação com moléculas de solvente (água) e íon e contra-íons em concentrações condizentes com o meio biológico. Estes estudos serão estendidos para a interação fármaco-receptor. Os estudos no vácuo serão realizados utilizando métodos de mecânica molecular (MM2) [5] e de sobreposição molecular (PowerFit) [6], Na solvatação dos compostos, utilizaremos o método de Monte Cario e o programa Diadorim [7], O estudo do complexo fármaco-receptor inclui o cálculo da energia livre de interação utilizando a teoria de perturbação termodinâmica. Após os estudos de interação fármaco-receptor, novos compostos serão sugeridos para síntese, utilizando Métodos de Reconhecimento de Padrões [8] e Rede Neural [9]. (AU)