Reposicionamento de fármacos utilizando triagem virtual baseada em ligante, com interesse ao tratamento da Doença de Chagas

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Detalhes
  • Tipo de apresentação: Apresentação de Pôster / Poster Communications
  • Eixo temático: Química Computacional
  • Palavras chaves: proteassoma; Doença de Chagas; Triagem virtual;
  • 1 Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto / Universidade de São Paulo
  • 2 Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP), Universidade de São Paulo (USP)

Reposicionamento de fármacos utilizando triagem virtual baseada em ligante, com interesse ao tratamento da Doença de Chagas

Suzane Quintana Gomes

Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto / Universidade de São Paulo

Resumo

Uso do proteassoma como alvo biológico promissor para o tratamento da Doença de Chagas.

Aplicação da metodologia de LBVS, utilizando-se os programas ROCS e EON, DEREK e poses de docking.

Foram selecionados de 3 fármacos, sendo que 1 apresentou resultados promissores contra o T. cruzi.

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Suzane Quintana Gomes

Olá, Rodrigo! Obrigada pela pergunta.

O fármaco 12 é um medicamento de uso oral, aprovado pela ANVISA e é bem tolerado pelo organismo, de modo que o tratamento para o qual é indicado pode ter uma duração de 4 a 8 semanas, além de possuir um preço acessível. Em termos de estrutura, foi possível observar através do estudo de docking interações importantes que também ocorrem com o nosso inibidor de referência, ficando entre os 10 melhores valores no ranking segundo o seu score.

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Keyla! Obrigada pela pergunta. Um próximo estudo teórico para reforçar os resultados seria o uso de dinâmica molecular para tentar elucidar o comportamento desse fármácos no sitio ligante. Os três fármacos selecionados foram testados in vitro contra a forma amastigota do t. cruzi, Com base nesses resultados (teste in vitro) dois dos três fármacos foram descartados. O bepostatine besilate não eliminou as formas amastigostas do meio, indicando que não tem efeito tripanocida. Já o sorafenib se apresentou citotóxico nas condições do experimento, eliminando tantos as formas amastigotas do t. cruzi quanto a linhagem epitelial usada no ensaio.

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Erica! Obrigada pela pergunta. Nós usamos a função de score ChemPLP do Gold. Nós observamos interações do tipo empilhamento π (π  stacking), π-doador de ligação de hidrogênio, ligações de hidrogênio convencional e algumas interações hidrofóbicas (pelo Discovery Studio). Não chegamos a propor modificações no fármaco, pois o nosso interesse seria o reposicionamento de fato, ou seja, usar o medicamento que já está no mercado para tratar a doença de Chagas. Mas, para estudos futuros, realizar estudos com modificações na estrutura do inibidor pode ser interessante, dependendo dos resultados dos próximos ensaios biológicos. 

Erica Moreno

Muito obrigada Suzane. 

Em se tratando de reposicionamento se resposta in vivo for muito boa é um acerto enorme! 

Sucesso para você e seu promissor estudo!!!

Autor

Suzane Quintana Gomes

Muito obrigada Erica! Sucesso para todos nós!

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Vinícius. Obrigada pela pergunta. Você fez algumas confusões na metodogia, provavelmente porque talvez eu não deixei clara na apresentação. Nós usamos base de dados já prontas contendo fármacos aprovados por agências regulatórias no mundo todo, nesse caso, eu chamei de fármacos pré-aprovados porque não necessariamente estão aprovados pela Anvisa, além de que alguns compostos não têm a referência do medicamento (são alguns poucos casos). No final, a confusão foi entre "fármacos pré-aprovados" com "pró-fámacos", já que pré-fármacos não existe. Quanto à predição ADME, nós não fizemos essa etapa justamente por serem fármacos aprovados. Se você retornar ao vídeo no minuto 2:00 (mais ou menos), você vai ver que eu não falo que fizemos essa etapa, e ela está com um X vermelho em cima da seta, justamente com a ideia que essa etapa não foi feita, embora seja comum em algumas triagens virtuais. Repare que nem tem o nome de nenhum programa lá. Nós fizemos apenas a análise toxicológica para excluir qualquer fármaco que apresentasse alerta de toxicidade, principalmente carcinogenicidade, mutagenicidade e teratogenicidade. Por exemplo, a talidomida é um fámarco aprovado, porém é conhecido por ser teratogênico. Sobre outros cálculos: eu gostaria de ter feito cálculos de dinâmica molecular, porém dependemos de outras pessoas para isso. Se você tiver alguma sugestão de outros cálculos a serem realizados, por favor, fique à vontade para falar.  Por fim, o índice de seletividade (IS) nos diz quanto um composto é ativo contra o parasito sem causar danos às células. Ele é obtido pela divisão do CC50 pelo IC50, assim, quanto maior o IS mais seletivo é o fármaco, resultando em menor efeito sobre a célula.

Vinícius Bonatto

Ah agora ficou mais claro Suzane, obrigado. Não tinha entendido que pré-fármacos era em relação a aprovação da Anvisa. Pensando na teratogenicidade realmente é uma boa opção e bem lembrado o exemplo que você trouxe aqui para mim. A priori, acho que fazendo simulações MD são suficientes para te dar mais insights, posteriormente, pode ser que cálculos de energia livre sejam interessante também. Abraços.

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Marcelo! Obrigada pela pergunta. Todos os fármacos selecionados pelo EON foram para a etapa de analise toxicológica e, após a análise, nós manteivemos apenas 423. Embora as bases de dados contenham fármacos disponiveis no mercado, nós optamos por excluir aqueles que apresentassem qualquer tipo de alerta de toxicidade, principalmente, carcinogenicidade, mutagenicidade e teratogenicidade. Um exemplo muito conhecido é a talidomida que é um fámarco aprovado, porém é conhecido por ser teratogênico. Com o filtro de toxicidade, nós buscamos "fugir" desses tipos de fármacos.

Marcelo Tavares

Interessante notar que moléculas no mercado apresentaram alertas de "carcinogenicidade, mutagenicidade e teratogenicidade" pelo modelo no programa. Não seria isso um problema, pois o número de estruturas de fármacos rejeitados é grande? Talvez, apesar de serem "tóxicas", essas estruturas rejeitadas tenham informações estruturais relevantes para a atividade. 

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Marcelo! O Derek nos dá o alerta de toxicidade de todos os fármacos conforme nossas escolhas de parâmetros, mas somos nós que selecionamos quais os compostos que continuam na triagem ou não. Você está certo, o número de fármacos rejeitados é expressivo. Nesse caso, nós escolhemos rejeitar esses fármacos, pois os fármacos atuais utilizados no tratamento de chagas já têm os problemas de tolerância ao tratamento e os efeitos colaterais, por isso tentamos algo diferente. Quando se trabalha com triagem virtual, é comum propor diferentes estrátégias para cobrir essas lacunas que podem ser importantes.

Autor

Suzane Quintana Gomes

Olá, Eduardo! Obrigada pela pergunta. Quando nós selecionamos os 3 fármacos, a nossa expectativa era de que todos apresentassem alguma resposta positiva na eliminação das formas amastigotas. Todos apresentaram interações interessantes com o sítio ligante, pose de docking póxima com a do ligante refência e um bom score. Com os resultados biológicos, podemos investigar a relação estrutura-atividade que favoreceu o fármaco 12 em relação aos outros dois. Estamos trabalhando nisso...