Modelagem molecular de inibidores dos canais de TRPM8
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/50839 |
Resumo: | Neste trabalho, 53 α-fenilglicina amidas foram submetidas a análises por uma diversa gama de abordagens in silico como activity cliff, docking molecular, dinâmica molecular e construção de modelos de QSAR-3D. Isso com o objetivo de otimizar sua estrutura para elaboração de protótipos mais assertivos para inibir o TRPM8. Ele é um canal iônico não seletivo, com ativação polimodal, que possui relação com algumas doenças como enxaqueca, bexiga hiperativa e câncer de próstata. As estruturas possuem rota sintética consolidada, assim como os protótipos propostos. Os estudos in silico foram utilizados para prever as propriedades 3D das estruturas derivadas das existentes com o modelo de QSAR híbrido que apresentou aceitáveis resultados estatísticos (R2 Adj= 0.87, Q2 loo = 0.86, Q2 ext = 0.75). Logo, os resultados obtidos indicam que ele pode descrever a relação entre a estrutura e atividade. Com todas as informações, foi visto que quatro protótipos por possuírem pIC50 preditivo > 7.0, com um em destaque por possuir pIC50 preditivo > 8.1, e outras propriedades farmacocinéticas interessantes, são opções de otimização do composto mais promissor da série estudada de atividade pIC50= 6.68. Logo, tais compostos podem ser sintetizados e estudados para o desenvolvimento de novos fármacos. |
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Mendonça, Carla Caroline Ribeiro dehttp://lattes.cnpq.br/8962680190958694http://lattes.cnpq.br/3197108792266393Silva Júnior, Edeildo Ferreira daUrurahy, Marcela Abbott Galvãohttps://orcid.org/0000-0003-0229-9416http://lattes.cnpq.br/8016222352823817Barbosa, Euzebio Guimarães2023-01-04T20:11:24Z2023-01-04T20:11:24Z2022-10-27MENDONÇA, Carla Caroline Ribeiro de. Modelagem molecular de inibidores dos canais de TRPM8. Orientador: Euzébio Guimarães Barbosa. 2022. 63f. Dissertação (Mestrado em Ciências Farmacêuticas) - Centro de Ciências da Saúde, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/50839Neste trabalho, 53 α-fenilglicina amidas foram submetidas a análises por uma diversa gama de abordagens in silico como activity cliff, docking molecular, dinâmica molecular e construção de modelos de QSAR-3D. Isso com o objetivo de otimizar sua estrutura para elaboração de protótipos mais assertivos para inibir o TRPM8. Ele é um canal iônico não seletivo, com ativação polimodal, que possui relação com algumas doenças como enxaqueca, bexiga hiperativa e câncer de próstata. As estruturas possuem rota sintética consolidada, assim como os protótipos propostos. Os estudos in silico foram utilizados para prever as propriedades 3D das estruturas derivadas das existentes com o modelo de QSAR híbrido que apresentou aceitáveis resultados estatísticos (R2 Adj= 0.87, Q2 loo = 0.86, Q2 ext = 0.75). Logo, os resultados obtidos indicam que ele pode descrever a relação entre a estrutura e atividade. Com todas as informações, foi visto que quatro protótipos por possuírem pIC50 preditivo > 7.0, com um em destaque por possuir pIC50 preditivo > 8.1, e outras propriedades farmacocinéticas interessantes, são opções de otimização do composto mais promissor da série estudada de atividade pIC50= 6.68. Logo, tais compostos podem ser sintetizados e estudados para o desenvolvimento de novos fármacos.In this work, 53 α-phenylglycine amides were analyzed by a wide range of in silico approaches such as activity cliff, molecular docking, molecular dynamics and construction of QSAR-3D models. This with the aim of optimizing its structure for the elaboration of more assertive prototypes to inhibit TRPM8. It is a non-selective ion channel, with polymodal activation, which is related to some diseases such as migraine, overactive bladder and prostate cancer. The structures have a consolidated synthetic route, as well as the proposed prototypes. The in silico studies were used to predict the 3D properties of the structures derived from the existing ones with the hybrid QSAR model that presented acceptable statistical results (R2 Adj = 0.87, Q2 loo = 0.86, Q2 ext = 0.75). Therefore, the results obtained indicate that it can describe the relationship between structure and activity. With all the information, it was seen that four prototypes for having predictive pIC50 > 7.0, with one highlighted for having predictive pIC50 > 8.1, and other interesting pharmacokinetic properties, are options for optimizing the most promising compound of the studied series of activity pIC50= 6.68. Therefore, such compounds can be synthesized and studied for the development of new drugs.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICASUFRNBrasilCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIATransient Receptor Potential Melastatin 8TRPM8QSARPlanejamento racionalAntagonistaModelagem molecular de inibidores dos canais de TRPM8info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALModelagemmolecularinibidores_Mendonca_2022.pdfapplication/pdf2195100https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50839/1/Modelagemmolecularinibidores_Mendonca_2022.pdf6616002f32301349fcb044b35f3a5e2fMD51123456789/508392023-01-04 17:14:12.825oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/50839Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-01-04T20:14:12Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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