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http://hdl.handle.net/1843/73458
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Eduardo Borges de Melo | pt_BR |
dc.creator | João Paulo Ataide Martins | pt_BR |
dc.creator | Caio H. P. Rodrigues | pt_BR |
dc.creator | Aline Thais Bruni | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-08-08T15:07:16Z | - |
dc.date.available | 2024-08-08T15:07:16Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.citation.volume | 31 | pt_BR |
dc.citation.issue | 5 | pt_BR |
dc.citation.spage | 927 | pt_BR |
dc.citation.epage | 940 | pt_BR |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.21577/0103-5053.20190258 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 1678-4790 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/73458 | - |
dc.description.abstract | A quantidade e a variedade de novas substâncias psicoativas (NPS) estão a aumentar e há dificuldades na avaliação dos seus riscos. Nesse sentido, os métodos in silico são potencialmente úteis para prever as propriedades do NPS com mais rapidez e menor custo. Neste trabalho foi utilizado um modelo quantitativo de relação estrutura-atividade (QSAR) para verificar o risco de drogas derivadas de anfetaminas e catinonas. Um conjunto de dados de 26 derivados com afinidade in vitro pelo transportador de norepinefrina (NET) foi selecionado. Para garantir a reprodutibilidade dos resultados, foram utilizados apenas descritores moleculares geométricos (nível AM1 (modelo Austin 1)) obtidos na plataforma ChemDes e seleção ordenada de preditores (OPS). O modelo apresenta boas estatísticas internas (n = 23; coeficiente de determinação (R2) = 0,914). O pequeno número de amostras foi dividido em sete conjuntos de treinamento (n = 17) e sete conjuntos de teste (n = 6). A média R2pred = 0,754 mostrou que o modelo possui boa capacidade preditiva. Com base nos testes, esse modelo pode prever com precisão a faixa de risco de três derivados previamente selecionados: metedrona (baixo), ecatinona (médio) e metanfetamina (alto), mesmo quando são empregados apenas dados referentes ao NET. Usamos esses dados para criar um programa simples e gratuito em Java que se concentra na avaliação de risco de drogas recreativas pertencentes a esta classe de compostos. | pt_BR |
dc.description.resumo | The amount and variety of new psychoactive substances (NPS) are expanding, and there are difficulties in assessing their risks. In this regard, in silico methods are potentially useful to predict NPS properties faster and at a lower cost. In this work a quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was used to verify the risk of drugs derived from amphetamines and cathinones. A dataset of 26 derivatives with in vitro affinity for norepinephrine transporter (NET) was selected. To ensure reproducibility of the results, only geometric molecular descriptors (AM1 (Austin model 1) level) obtained from the platform ChemDes and ordered predictors selection (OPS) were used. The model presents good internal statistics (n = 23; coefficient of determination (R2) = 0.914). The small number of samples was divided into seven training sets (n = 17) and seven test sets (n = 6). The average R2pred = 0.754 showed that the model has good predictive capacity. Based on the tests, this model can accurately predict the risk range of three previously selected derivatives: methedrone (low), ethcathinone (medium), and methamphetamine (high), even when only data referring to NET are employed. We used these data to create a simple free program in Java that focuses on the risk assessment of recreational drugs belonging to this class of compounds. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
dc.format.mimetype | pt_BR | |
dc.language | eng | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE QUÍMICA | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Journal of the Brazilian Chemical Society | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Amphetamines | pt_BR |
dc.subject | Cathinones | pt_BR |
dc.subject | Forensic sciences | pt_BR |
dc.subject | Risk assessment | pt_BR |
dc.subject | QSAR | pt_BR |
dc.subject | Chemometrics | pt_BR |
dc.subject.other | Anfetaminas | pt_BR |
dc.subject.other | Catinona sintética | pt_BR |
dc.subject.other | Ciências forenses | pt_BR |
dc.subject.other | Medição de risco | pt_BR |
dc.subject.other | Relação quantitativa estrutura-atividade | pt_BR |
dc.subject.other | Quimiometria | pt_BR |
dc.title | In silico risk assessment studies of new psychoactive substances derived from Amphetamines and Cathinones | pt_BR |
dc.type | Artigo de Periódico | pt_BR |
dc.url.externa | https://www.scielo.br/j/jbchs/a/rhDV8BHpWmrXhpNMvj3ynyk/?lang=en# | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7455-1820 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-1036-5965 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7794-7484 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7721-3042 | pt_BR |
Appears in Collections: | Artigo de Periódico |
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In silico Risk Assessment Studies of New Psychoactive Substances Derived from Amphetamines and Cathinones.pdf | 475.22 kB | Adobe PDF | View/Open |
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