Identificação de potenciais alvos moleculares relacionados a câncer para as moléculas da família formicamicina

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dc.contributor.advisorCaceres, Rafael Andrade
dc.contributor.authorAzevedo, Bruna Schuck de
dc.date.accessioned2021-07-16T18:00:12Z
dc.date.accessioned2023-10-09T13:21:43Z
dc.date.available2021-07-16T18:00:12Z
dc.date.available2023-10-09T13:21:43Z
dc.date.date-insert2021-07-16
dc.date.issued2020
dc.descriptionDissertação (Mestrado)-Programa de Pós-Graduação em Biociências, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.pt_BR
dc.description.abstractSegundo o Observatório Global do Câncer, foram estimados 18 milhões de novos casos e 9,5 milhões de óbitos para todos os tipos de câncer em 2018. A Organização Mundial da Saúde prevê que em 2030 haverá um aumento de 70% nos novos casos e 45% nos óbitos. Devido ao aumento da incidência e mortalidade por cânceres, é necessário investir na descoberta e desenvolvimento de novos fármacos antineoplásicos. A nova família de moléculas denominada formicamicina, ativa contra alguns microrganismos resistentes a antibióticos, teve uma enzima tirosina quinase predita como um de seus alvos moleculares. Como esta enzima desempenha um papel na progressão do câncer, a potencial ação antineoplásica das formicamicinas foi estudada. De modo a identificar os potenciais alvos moleculares para uma ação antineoplásica dos compostos da família formicamicina, uma triagem virtual reversa (RVS) foi realizada utilizando dois servidores web, PharmMapper e SwissTargetPrediction, para estabelecer os potenciais alvos com que as formicamicinas interagem. Os alvos obtidos concomitantemente em ambos servidores tiveram sua influência na carcinogênese verificada através de uma revisão de literatura no PubMed. A energia de ligação entre alvo e composto foi determinada para os alvos que aparentavam influenciar a carcinogênese por meio de simulações de docagem, com Autodock 4.2 e Autodock Vina, e dinâmica molecular, com o pacote GROMACS v.4.6.7. Quinze potenciais alvos moleculares foram obtidos na intersecção dos dois servidores de RVS utilizados. Na revisão bibliográfica, doze deles foram associados à carcinogênese. Estes doze alvos moleculares foram submetidos a simulações de docagem e dinâmica molecular. Ao final do processo de RVS, foram identificados três potenciais alvos moleculares para as formicamicinas. Entre estas macromoléculas, o receptor nuclear subfamília 1, grupo I membro 2 e a metaloproteinase de matriz 3 são os alvos mais promissores para uma ação antineoplásica destes compostos.pt_BR
dc.description.abstract-enAccording to the Global Cancer Observatory, 18 million new cases and 9.5 million deaths were estimated for all types of cancer in 2018. The World Health Organization predicts that in 2030 there will be a 70% increase in new cases and 45% in deaths. Due to the rise of cancer incidence and mortality, it is necessary to invest in the discovery and development of new antineoplastic drugs. The novel family of molecules called formicamycin, active against some antibiotic resistant microorganisms, had a tyrosine kinase enzyme predicted as one of its molecular targets. As this enzyme plays a role in the progression of cancer, the potential antineoplastic action of the formicamycins has been studied. In order to identify the potential molecular targets for an antineoplastic action of the compounds of the formicamycin family, a reverse virtual screening (RVS) was performed using two web servers, PharmMapper and SwissTargetPrediction, to establish the potential targets which interact with them. The targets obtained concomitantly on both servers had their influence on carcinogenesis verified through a literature review in PubMed. The binding energy between target and compound was determined for the targets that seemed to have an influence on carcinogenesis through simulations of molecular docking, with Autodock 4.2 and Autodock Vina, and molecular dynamics, with the GROMACS v.4.6.7 package. Fifteen potential molecular targets were obtained at the intersection of the two RVS servers used. In the literary review, twelve of them were associated with carcinogenesis. These twelve molecular targets were subjected to molecular docking and molecular dynamics simulations. At the end of the RVS process, three potential molecular targets for the formicamycins were identified. Among these macromolecules, nuclear receptor subfamily 1 group I member 2 and matrix metalloproteinase 3 are the most promising targets for an antineoplastic action of these compounds.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/1761
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherWagner Wessfllpt_BR
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Readerpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectTriagem Virtual Reversapt_BR
dc.subjectFormicamicinapt_BR
dc.subjectCâncerpt_BR
dc.subjectBiofísica Molecular Computacionalpt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subject[en] Neoplasmsen
dc.subject[en] Computational Biologyen
dc.titleIdentificação de potenciais alvos moleculares relacionados a câncer para as moléculas da família formicamicinapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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