Reconstruction tomographique

Paul Ehrlich foi o primeiro a introduzir o termo farmacóforo nos anos de 1900 e refere-se como sendo um "quadro molecular que transporta (phoros) as características essenciais responsáveis para um fármaco (pharmacon) com actividade biológica". [6], [67]

No ano 1998 a IUPAC definiu um farmacóforo como sendo “Um farmacóforo é um conjunto de características estéricas e electrónicas que são necessárias para garantir uma óptima interacção supramolecular com uma estrutura biológica alvo específico e para desencadear (ou para bloquear) a sua resposta biológica”. [67], [68]

Como consequência da definição anterior, o farmacóforo descreve o essencial, o estérico e electrónico, com função de determinação dos pontos necessários para uma óptima interacção com um alvo farmacológico relevante. O farmacóforo não representa uma molécula real ou uma associação real de grupos funcionais, não são grupos funcionais específicos ou "pedaços de moléculas", mas sim, apenas um conceito abstracto do que representa a capacidade de interacção molecular comum de um grupo de compostos para a sua estrutura alvo. [67], [69]

Em suma, um farmacóforo é o arranjo tridimensional de características mínimas moleculares necessárias para ser bioactivivo, sendo possível aplicar em bases de dados para o rastreio alvos terapêuticos. [70]

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Tabela 3: Representação das características possíveis de utilizar num farmacóforo. Dador de Ligações de Hidrogénio Aceitador de Ligações de Hidrogénio Anel Aromático Interacções Hidrófobas Área Positivo Ionizável Área Negativa Ionizável Volume de Exclusão Ligação Metálica

Na tabela anterior estão representadas as características que compõem um farmacóforo, no entanto cada farmacóforo não necessita de conter cada uma destas características e cada farmacóforo pode características iguais. As características apresentadas na tabela anterior foram retiradas do programa LigandScout 2.02. [71]

Modelação por farmacóforo tem evoluído para um importante e bem sucedido método na descoberta de fármacos durante as últimas décadas, e muito utilizado na química terapêutica, tornou-se essencial para a descrição das moléculas e sistemas biológicos complexos, como proteínas e ácidos nucleicos. [72]

Com o aumento e aparecimento de novas tecnologias, permitiu-nos um maior conhecimento da estrutura molecular tridimensional dos alvos em estudo, o conceito farmacóforo expandiu também para incluir a exigência do arranjo espacial das "características" moleculares essenciais. [6]

A introdução de características funcionais, como aceitador de ligações de hidrogénio, dadores de ligações de hidrogénio, interacções hidrofóbicas, carga positiva/negativa e anéis aromáticos, expandiu o modelo de farmacóforo e permitiu a descoberta de uma maior diversidade ligandos para alvos moleculares diferentes. [6]

Descritores farmacofóricos que são usados para definir um farmacóforo podem ser usados de diferentes formas nos programas de design de fármacos: (i) como uma

query no rastreio virtual para identificar potenciais novos compostos a partir de bases de

dados de moléculas semelhantes a fármacos com estruturas patenteáveis que são diferentes daquelas já descobertas, (ii) para prever as actividades de um conjunto de novos compostos ainda a ser sintetizada, (iii) para ajudar a compreender o possível

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mecanismo de acção, ou (iv) para extrair (sub) estruturas potencialmente privilegiadas. [70], [73]

A modelação de farmacóforos é uma ferramenta produtiva na descoberta de compostos, com aumento do potencial e das propriedades farmacocinéticas. Esta modelação inclui métodos baseados no ligando e baseado na estrutura. [74]

Existem duas abordagens para o desenvolvimento de modelos de farmacóforos: um baseia-se na análise do conhecido da estrutura por raios-X ou RMN do receptor, o outro é a partir de um conjunto de ligandos que supõem-se ligarem-se à mesma área de inibição ou activação. No primeiro caso, as características químicas relevantes são derivadas intuitivamente a partir do conhecimento do complexo (design baseado na estrutura), na segunda abordagem, um conjunto máximo de características químicas comuns quando sobrepostas geometricamente é procurado para encontrar um scaffold (design baseado no ligando). [70], [72], [74], [75]

O modelo de farmacóforo também tem que mostrar boa capacidade de previsão que, no seu melhor, nos permita a concepção de novas estruturas químicas. [69]

4.7.1 Modelo de Farmacóforo

Para a obtenção de um farmacóforo utilizou-se um programa que se encontra inserido num servidor, o PharmaGist.

O Pharmagist é um servidor Web de utilização gratuita para elucidação de farmacóforos de um conjunto de moléculas que previamente sabemos que se ligam ao receptor do nosso alvo biológico. É um método eficiente baseado no ligando e pelo qual não necessita da estrutura do receptor alvo, para a procura de possíveis farmacóforos e fornece-nos um relatório de acordo com os scores. [74], [76], [77]

Cada farmacóforo candidato é detectado por múltiplos alinhamentos flexíveis dos ligandos, onde a flexibilidade dos ligandos é tratado explicitamente e numa forma determinística no processo de alinhamento, é a principal inovação. Outra importante característica do método é a capacidade de detectar farmacóforos comuns nos subconjuntos de ligandos no ficheiro de entrada, uma característica que faz o

Pharmagist tolerante para os outliers e para os diversos modos de ligação. [74], [76], [77]

O alinhamento é derivado da superposição do receptor nos diferentes complexos, e em todos os casos, o score mais elevado detectado é muito similar em relação ao farmacóforo referência. [74], [76], [77]

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O tempo de processamento pode variar de alguns segundos a uns minutos para um conjunto de ligandos e a interface do servidor é de fácil utilização, sendo este programa considerado um método altamente eficiente. [74], [76], [77]

O ficheiro de saída fornece-nos uma navegação mais conveniente do farmacóforo sugerido e uma visualização interactiva usando o Jmol. [74], [76], [77]

4.7.2 Obtenção do Modelo

Neste estudo pretendeu-se obter quatro farmacóforos sendo dois destes relacionados com a P-gp, um para a p53 e o outro para a p53-MDM2.

Para a obtenção de um farmacóforo foi necessário realizar uma recolha de compostos que fossem inibidores da P-gp, substratos da P-gp, inibidores de p53, e inibidores da ligação da p53-MDM2, as moléculas utilizadas encontram-se descritas em artigos científicos assim como o seu design e optimização já foram previamente abordados.

Desta forma, foram utilizados os 26 compostos inibidores da P-gp da família dos flavonóides, que tinham sido previamente utilizados no método de machine learning (SVM). Este conjunto de estruturas pertence ao melhor modelo obtido por SVM. Neste conjunto temos uma grande diversidade estrutural e observaram-se diversos grupos químicos ligados a diferentes pontos da molécula, e também diferentes subfamílias como as calconas, silibinas e flavonóides.

Em relação ao conjunto de moléculas consideradas como substratos de P-gp, foram encontradas 28 moléculas, estas moléculas são substratos porque são transportadas pela P-gp para fora da célula.

Em relação aos farmacóforos obtidos para os inibidores da p53 e para os inibidores da ligação p53-MDM2, foram realizados da mesma forma que os farmacóforos referidos anteriormente, sendo que para a obtenção do farmacóforo dos inibidores da p53 foram utilizados 15 moléculas, pertencentes à família das pifitrinas e cobrindo uma vasta gama de valores de actividade, com uma grande diversidade de substituintes. No caso dos compostos inibidores da ligação p53-MDM2, foram encontrados 14 compostos onde podemos observar uma grande diversidade estrutural e representativos de diferentes famílias químicas.

Após a recolha das moléculas necessárias para formar um conjunto de moléculas representativas para a realização de um farmacóforo, procedeu-se então a sua criação.

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Após o design das moléculas para os diferentes casos procedeu-se então à transformação desses ficheiros criados inicialmente em formato hin agrupados num ficheiro único com formato mol2, sendo este o formato aceite pelo servidor. Para a modificação e a sua junção num ficheiro único utilizou-se o programa OpenBabel 2.2.1.

Após realização dos passos anteriores o ficheiro foi carregado no servidor, e o resultado final é posteriormente enviado para o correio electrónico.

Na mensagem de correio electrónico temos uma hiperligação, e por intermédio dessa hiperligação obtém-se uma tabela onde podemos observar as características individuais de cada molécula é possível também obter a partir do ficheiro de saída as coordenadas a que se encontram cada característica

Com o obtenção das coordenadas e para futuramente proceder a realização do rastreio virtual foi necessário calcular as distâncias entre cada característica, portanto utilizou-se a seguinte equação matemática denominada distância Euclidiana. [78]

[78]

Equação 25

Onde x, y, z são as coordenadas de cada ponto, em que os índices indicam as características entre as quais queremos calcular a distância. [78]