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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/83862| Tipo: | TCC |
| Título: | Análise computacional da propriedade anticâncer de derivados de juglona |
| Título em inglês: | Computational analysis of the anticancer property of juglone derivatives |
| Autor(es): | Daniel, Julio Paulino |
| Orientador: | Montenegro, Raquel Carvalho |
| Palavras-chave em português: | Juglona;Tioéter;In silico |
| Palavras-chave em inglês: | Juglone;Thioether;In silico |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS |
| Data do documento: | 2018 |
| Citação: | DANIEL, Julio Paulino. Análise computacional da propriedade anticâncer de derivados de juglona. 2025. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Biotecnologia) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. |
| Resumo: | Durante 2008 e 2012, a incidência global de câncer aumentou de 12,7 milhões para 14,1 milhões, seguindo uma previsão de aumento a 70% na incidência de casos para 2030. A quimioterapia vem enfrentando dificuldades como a resistência e a baixa resposta aos fármacos utilizados rotineiramente na clínica, levando a tratamentos ineficientes ou com muitos efeitos colaterais. Nesse cenário, as propriedades ADME-TOX, bem como dos alvos farmacodinâmicos, são parâmetros importantes para seleção de candidatos à fármacos e que podem ser preditos por meio de técnicas computacionais. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o perfil farmacocinético e farmacodinâmico de tioéteres derivados de juglonas. Para esse fim, 16 compostos foram selecionados e, com o auxílio do programa MarvinSketch, foi feito o desenho da estrutura bidimensional para a obtenção do código SMILES. Esses códigos foram utilizados para a avaliação físico-química, farmacocinética e farmacodinâmica pelos servidores Molinspiration, admetSAR e SwissTarget Prediction. Com base nos alvos preditos, foram selecionadas estruturas cristalográficas no banco de dados Protein Data Bank para o docking molecular com o software AutoDock Vina e GOLD. A análise drug-likness revelou que todos os 16 compostos tioéteres não violaram nenhuma das regras dos 5 de Lipinski. Genericamente, as moléculas possuem boa absorção, distribuição na mitocôndria, alta promiscuidade à inibição das proteínas CYP 450, baixa toxicidade com relação a inibição do gene hERG. Dentre os principais alvos biológicos preditos, as enzimas TDP1 e TOP1 ganharam destaque pelo fato da inibição ter aplicações na terapêutica do câncer. Os dois programas revelaram a CNN03 como melhor ligante para a TDP1 e TOP1, bem como foi possível identificar a interação com resíduos ativos das enzimas. Portanto, por meio de metodologias de bioinformática foi possível obter informações sobre o perfil farmacocinético e farmacodinâmico de 16 compostos e investigar os principais resíduos envolvidos na interação com as moléculas selecionadas. |
| Abstract: | During 2008 and 2012, the overall incidence of cancer increased from 12.7 million to 14.1 million, following a prediction of a 70% increase in the incidence of cases by 2030. Chemotherapy has been facing difficulties such as resistance and low response to drugs routinely used in the clinic, leading to inefficient treatments or with many side effects. In this scenario, ADME-TOX properties, as well as pharmacodynamic targets, are important parameters for selection of drug candidates and can be predicted by computational techniques. Thus, the objective of this work was to evaluate the pharmacokinetic and pharmacodynamic profile of thioethers derived from juglonas. To this end, 16 compounds were selected and, with the help of the MarvinSketch program, the two-dimensional structure was designed to obtain the SMILES code. These codes were used for physico-chemical, pharmacokinetic and pharmacodynamic evaluation by the Molinspiration, admetSAR and SwissTarget Prediction servers. Based on the predicted targets, we selected crystallographic structures in the Protein Data Bank database for molecular docking with the AutoDock Vina and GOLD software. The drug-likness analysis revealed that all 16 thioether compounds did not violate any of the rules of Lipinski's 5. Generally, the molecules have good absorption, distribution in mitochondria, high promiscuity to the inhibition of CYP 450 proteins, low toxicity with respect to hERG gene inhibition. Among the main biological targets predicted, the enzymes TDP1 and TOP1 were highlighted by the fact that inhibition has applications in cancer therapy. The two programs revealed CNN03 as the best binder for TDP1 and TOP1, and it was possible to identify the interaction with active residues of the enzymes. Therefore, through bioinformatics methodologies, it was possible to obtain information on the pharmacokinetic and pharmacodynamic profile of 16 compounds and to investigate the main residues involved in the interaction with the selected molecules. |
| URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/83862 |
| ORCID do(s) Autor(es): | https://orcid.org/0000-0002-2019-4637 |
| Currículo Lattes do(s) Autor(es): | http://lattes.cnpq.br/3359521386101920 |
| ORCID do Orientador: | https://orcid.org/0000-0002-3861-293X |
| Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/0043828437326839 |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | BIOTECNOLOGIA - Monografias |
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