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Tipo: Dissertação
Título : Caracterização molecular e investigação de mecanismos de ação anticâncer de quinona contendo dois centros redox (ENSJ-1135) através de abordagens in silico
Título en inglés: Molecular characterization and investigation of anticancer mechanisms of a quinone containing two redox centers (ENSJ-1135) through in silico approaches
Autor : Souza, Gabriel Caetano de
Tutor: Pessoa, Claudia do Ó
Co-asesor: Furtado, Cristiana Libardi Miranda
Palabras clave en portugués brasileño: Neoplasias;Simulação por Computador;Técnicas In Vitro;Preparações Farmacêuticas;Simulação de Acoplamento Molecular
Palabras clave en inglés: Neoplasms;Computer Simulation;In Vitro Techniques;Pharmaceutical Preparations;Molecular Docking Simulation
Áreas de Conocimiento - CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA
Fecha de publicación : 2024
Citación : SOUZA, Gabriel Caetano de. Caracterização molecular e investigação de mecanismos de ação anticâncer de quinona contendo dois centros redox (ENSJ-1135) através de abordagens in silico. 2024. Dissertação (Mestrado em Farmacologia) – Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/78432. Acesso em: 08 out. 2024.
Resumen en portugués brasileño: O câncer, caracterizado pela proliferação descontrolada de células neoplásicas, representa um dos maiores desafios da saúde global. A heterogeneidade tumoral e os efeitos colaterais associados aos tratamentos convencionais impulsionam a busca por novas terapias mais eficazes e menos tóxicas. A identificação de alvos moleculares específicos é fundamental para o desenvolvimento de fármacos com maior seletividade e eficácia. Dessa forma, as abordagens computacionais têm se mostrado como ferramentas valiosas para acelerar o processo de descoberta de drogas, oferecendo alternativas mais rápidas e econômicas aos métodos experimentais tradicionais. O virtual screening e o target fishing são exemplos de técnicas computacionais que permitem a triagem de grandes bibliotecas de compostos químicos em busca de moléculas com potencial terapêutico. Neste estudo, utilizou-se ferramentas computacionais para caracterizar e prever as propriedades farmacocinéticas e farmacodinâmicas da molécula ENSJ-1135 (20b). Através de plataformas de predição como SwissADME e ProTox-3, foram avaliados os parâmetros farmacocinéticos da molécula, como absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicidade. Em seguida, empregou-se a técnica de target fishing para identificar potenciais alvos terapêuticos, que consiste na análise de diferentes bancos de dados de interação proteína-ligante, posteriormente um conjunto de critérios foram estabelecidos para filtrar os alvos mais promissores para o presente estudo. Os alvos selecionados foram então submetidos a experimentos de docking molecular para avaliar a interação entre a molécula e seus alvos proteicos. Os resultados obtidos neste estudo demonstram a aplicabilidade da abordagem computacional empregada para a identificação de potenciais alvos terapêuticos para quimioterápicos em fase de desenvolvimento. No entanto, é importante ressaltar que os resultados in silico devem ser validados experimentalmente através de ensaios in vitro e in vivo, pois, a validação experimental é fundamental para confirmar a interação da molécula com os alvos preditos e avaliar sua atividade biológica e toxicidade.
Abstract: Cancer, characterized by uncontrolled proliferation of neoplastic cells, represents one of the greatest global health challenges. Tumor heterogeneity and the side effects associated with conventional treatments drive the search for new, more effective, and less toxic therapies. The identification of specific molecular targets is fundamental for the development of drugs with greater selectivity and efficacy. In this way, computational approaches have proven to be valuable tools to accelerate the drug discovery process, offering faster and more cost-effective alternatives to traditional experimental methods. Virtual screening and target fishing are examples of computational techniques that allow for the screening of large libraries of chemical compounds in search of molecules with therapeutic potential. In this study, computational tools were used to characterize and predict the pharmacokinetic and pharmacodynamic properties of the molecule ENSJ-1135 (20b). Through prediction platforms such as SwissADME and ProTox-3, the molecule's pharmacokinetic parameters, such as absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity, were evaluated. Subsequently, the target fishing technique was employed to identify potential therapeutic targets, which consists of analyzing different protein-ligand interaction databases, followed by the establishment of a set of criteria to filter the most promising targets for this study. The selected targets were then subjected to molecular docking experiments to evaluate the interaction between the molecule and its protein targets. The results obtained in this study demonstrate the applicability of the computational approach employed for the identification of potential therapeutic targets for anticancer drugs under development. However, it is important to emphasize that in silico results must be validated experimentally through in vitro and in vivo assays, as experimental validation is essential to confirm the molecule's interaction with the predicted targets and to evaluate its biological activity and toxicity.
URI : http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78432
ORCID del autor: https://orcid.org/0009-0002-7260-2222
Lattes del autor: http://lattes.cnpq.br/7854591047056546
ORCID del tutor: https://orcid.org/0000-0002-4344-4336
Lattes del tutor: http://lattes.cnpq.br/1305553577433058
ORCID del co-asesor: https://orcid.org/0000-0002-8711-8225
Lattes del co-asesor: http://lattes.cnpq.br/8133238934211695
Derechos de acceso: Acesso Aberto
Aparece en las colecciones: PPGF - Dissertações defendidas na UFC

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