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Título: Aplicação de target fishing na identificação de atividades biológicas de compostos da biblioteca virtual do Laboratório de Química Medicinal e Bioensaios da Universidade Federal de Ouro Preto.
Autor(es): Cunha, Aline Braz
Orientador(es): Braga, Saulo Fehelberg Pinto
Membros da banca: Lavorato, Stefânia Neiva
Reis, Rúbia Castro Fernandes Melo
Braga, Saulo Fehelberg Pinto
Palavras-chave: Desenhos de fármacos
Proteína quinase C-alfa
Simulação de acoplamento molecular
Proto-oncogenes
Simulação de dinâmica molecular
Data do documento: 2025
Referência: CUNHA, Aline Braz. Aplicação de target fishing na identificação de atividades biológicas de compostos da biblioteca virtual do Laboratório de Química Medicinal e Bioensaios da Universidade Federal de Ouro Preto. 2025. 77 f. Monografia (Graduação em Farmácia) - Escola de Farmácia, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumo: A modelagem molecular tem sido amplamente utilizada para identificar compostos bioativos. O docking ou ancoragem molecular permite prever a conformação de encaixe dos ligantes no sítio ativo de um receptor, levando em consideração as interações intermoleculares e a energia de ligação. Já a dinâmica molecular (DM) é um método baseado em simulações que prevê como cada átomo se moverá ao longo do tempo, com base em um modelo físico. Essas técnicas podem ser aplicadas no target fishing (TF), que avalia quais alvos moleculares têm os melhores encaixes para cada ligante, considerando princípios como o da similaridade estrutural. Este trabalho teve como objetivo a aplicação de target fishing na identificação de atividades biológicas de compostos presentes na biblioteca virtual do Laboratório de Química Medicinal e Bioensaios. Os alvos PKCα e PIM1 foram escolhidos para o estudo, com base nos resultados preliminares do SwissTargetPrediction. A interação dos ligantes com os alvos foi analisada por meio de docking molecular utilizando o software GOLD, seguida da dinâmica molecular no programa GROMACS. Os resultados indicaram que PKCα e PIM1 são alvos promissores pois várias moléculas, como ACCR004, EAMA007, EAMA019 e JMF033, demonstraram potencial para inibir essas proteínas, podendo ser direcionadas para o desenvolvimento de terapias contra o câncer. A análise dos resultados na PKCα demonstrou que ligantes mais flexíveis estabelecem interações mais fortes e estáveis com PKCα, enquanto ligantes mais rígidos mostraram menor estabilidade. Por outro lado, substituição de uma hidroxila fenólica por metoxila, pode levar a uma menor afinidade dos ligantes por exclusão estérica na PIM1. Ensaios biológicos deverão ser realizados em colaboração para confirmar as atividades biológicas previstas, validando experimentalmente os resultados desse trabalho.
Resumo em outra língua: Molecular modeling has been widely used to identify bioactive compounds. Docking, or molecular anchoring, allows the prediction of the ligand’s binding geometry at the active site of a receptor, considering intermolecular interactions and binding energy. On the other hand, molecular dynamics (MD) is a simulation-based method that predicts how each atom will move over time based on a physical model. These techniques can be applied in target fishing (TF), which evaluates which molecular targets have the best fit for each ligand, considering principles such as structural similarity. This study aimed to apply target fishing to identify the biological activities of compounds present in the virtual library of the Laboratory of Medicinal Chemistry and Bioassays. The targets PKCα and PIM1 were selected based on preliminary results from SwissTargetPrediction. The interaction of the ligands with the targets was analyzed through molecular docking using the GOLD software, followed by molecular dynamics simulations in GROMACS. The results indicated that PKCα and PIM1 are promising targets since several molecules, such as ACCR004, EAMA007, EAMA019, and JMF033, showed potential to inhibit these proteins, which could be directed toward the development of cancer therapies. The analysis of PKCα results demonstrated that more flexible ligands establish stronger and more stable interactions with PKCα, whereas more rigid ligands showed lower stability. On the other hand, the substitution of a phenolic hydroxyl group with a methoxyl group may lead to lower ligand affinity due to steric exclusion in PIM1. Biological assays should be conducted in collaboration to confirm the predicted biological activities, experimentally validating the results of this study.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7904
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