Compreensão da função biológica de produtos naturais de Bases de Dados para o planejamento de compostos ativos para o tratamento de doenças infecciosas

Resumo

A biodiversidade fornece estruturas químicas exclusivas para o planejamento de compostos ativos e é a principal fonte de medicamentos aprovados mundialmente (67% são produtos naturais, derivado semi-sintético, macromolécula isolada de um organismo ou um grupo farmacóforo inspirado em produtos naturais). Os produtos naturais são modelos eficientes para a química medicinal porque compreendem propriedades estruturais selecionadas evolutivamente com a capacidade de interagir ou se ligar a alvos proteicos. A diversidade molecular catalogada desempenha um papel fundamental na descoberta, planejamento e desenvolvimento de fármacos. Se a informação química da biodiversidade estiver adequadamente acessível, organizada e catalogada, ela poderá ser muito mais útil para o projeto de novas moléculas ativas. Os repositórios de dados contribuíram enormemente para estudos em diversas áreas científicas, como medicina, química, biologia, taxonomia, ecologia e áreas ambientais, e são uma das ferramentas mais importantes para a descoberta de fármacos. A primeira biblioteca de produtos naturais da biodiversidade brasileira (NuBBE Database) foi originalmente criada por nosso grupo de pesquisa e tem se mostrado um recurso importante para diversas áreas de estudo. Atualmente, esse banco de dados contém mais de 2.000 compostos, de acesso livre on-line (http://nubbe.iq.unesp.br/portal/nubbedb.html), fornecendo dados valiosos e integrativos, tais como dados químicos, espectrais, biológicos, taxonômicos, geográficos e farmacológicos. Esta base de dados é uma importante ferramenta de pesquisa para design de fármacos, química medicinal, modelagem molecular e para uma ampla variedade de estudos computacionais.O planejamento de fármacos baseia-se principalmente no conhecimento dos mecanismos pelos quais as moléculas bioativas interagem com os alvos farmacológicos. O planejamento baseado na estrutura de receptor (SBDD) por meio de modelagem molecular é uma das estratégias mais eficientes utilizadas para avaliar a interação de compostos ativos e seu alvo biológico e melhorar a farmacodinâmica. Este é um método útil para identificar interações intermoleculares cruciais no processo de reconhecimento molecular e para a seleção de hits que se ligam ou se encaixam na cavidade de ligação da proteína alvo. O foco deste projeto é usar uma abordagem de modelagem molecular computacional para identificar scaffolds e hits nos produtos naturais do banco de dados NuBBE, a fim de gerar informações para o design de novos protótipos para o tratamento de doenças negligenciadas. Além disso, o projeto visa continuar a expansão da NuBBE Database para catalogar metabólitos secundários já descritos da biodiversidade brasileira, para que o Brasil possa fornecer a base de dados de produtos naturais mais completa dos ambientes equatorial e tropical.