Uso de fingerprints de farmacóforos potenciais para comparação de sítios protéicos e ligantes ativos
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Vasco Ariston de Carvalho Azevedo
Raquel Cardoso de Melo Minardi
Tiago Antônio da Silva Brandão
Alex Gutterres Taranto
Célia Maria Corrêa
Raquel Cardoso de Melo Minardi
Tiago Antônio da Silva Brandão
Alex Gutterres Taranto
Célia Maria Corrêa
Resumo
Nas últimas décadas, devido aos avanços tecnológicos, os bancos de dados ligados
às áreas da saúde humana (como os de sequências genômicas, estruturas protéicas
tridimensionais e pequenas moléculas) tiveram um grande crescimento. Tamanha foi
a quantidade de informações disponibilizadas que hoje uma das grandes preocupações
na pesquisa é como analisar toda a gama de dados disponíveis.
A correta interpretação dessas informações pode contribuir para o esclarecimento
de mecanismos biológicos causadores de doenças, para a classificação e identificação de
proteínas com atividades biológicas similares e o desenvolvimento de novos fármacos
para doenças já conhecidas e as que ainda estão por surgir.
Atualmente, há uma grande quantidade de softwares disponíveis para esta finalidade,
cada um com suas vantagens e desvantagens. Basicamente, a busca por estruturas
químicas em um banco de dados e sua identificação com potencialmente ativas
é chamada de Virtual Screening (VS), e pode ser feita tanto pelo uso de informações
dos ligantes ativos (Ligand-Based Virtual Screening - LBVS) como dos alvos biológicos
(Target-Based Virtual Screening - TBVS).
Este trabalho propõe a aplicação de metodologia de fingerprints de farmacóforos
potenciais para a comparação de estruturas protéicas e de ligantes. Para isto estão
sendo desenvolvidas no NEQUIM (Núcleo de Estudos em Quimioiformática), sediado
no Departamento de Química da UFMG, as ferramentas PharmaSite (para análise de
similaridade de alvos biológicos) e 3D-Pharma (para VS de ligantes). Além disso, propomos
aqui uma nova metodologia de modelagem de dados, baseada em "bootstrap"e
validação cruzada, que permite a geração de modelos mais robustos para uma dada
base de dados.
Realizamos diversas análises e, nesses estudos ambas as ferramentas apresentaram
bons resultados tanto em aplicações de cálculo de similaridade entre sítios quanto à recuperação
de moléculas potencialmente ativas em um conjunto de ligantes. Entretanto,
há possibilidades de avanço nas metodologias utilizadas, principalmente se aplicarmos
técnicas de modelagem de dados.
Abstract
Due to technological advances in the last decades databases containing information
related to human health areas (such as genomic sequences, three-dimensional protein
structures and small molecules) experienced a great growth. The amount of available
information is so hignt that today a major concern is how to analyze such plethora of
data.
The correct interpretation of this information may contribute to the understanding
of biological mechanisms of diseases, for classification and identification of proteins
with similar biological activities and for the development of new drugs for treatment
of known diseases and those who still will appear.
Currently, there are serveral softwares for this purpose, each one with its own advantages
and disadvantages. Basically, the search in libraries of small molecules in
order to identify substances which are most likely to bind to a drug target is called
Virtual Screening (VS). It can use information from active ligands (Ligand-Based Virtual
Screening - LBVs) or from biological targets (Target-Based Virtual Screening -
TBVS).
This work introduces a pharmacophore fingerprints methodology to analyse structures
of proteins and small ligands. We developed at NEQUIM (Nucleo de Estudos em
Quimioinformática- UFMG) two softwares called PharmaSite (to calculate similarities
between biological targets) and 3DPharma (for VS of small ligands). Furthermore, we
propose a new methodology to build data models using bootstrap and cross-validation
approaches. Several analysis were performed and our tools showed good results in both calculation
of similarity between the active sites as in applications for recovery potentially
active molecules in ligand databases.
Assunto
Biologia computacional, Triagem, Dermatoglifia
Palavras-chave
Triagem virtual, Fingerprints, Farmacóforos
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