Triagem virtual multi-alvos e busca de assinaturas farmacofóricas de compostos fitoquímicos promissores ao tratamento do Transtorno de Espectro Autista

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Dissertação de mestrado

Título alternativo

Virtual multi-target screening and search for pharmacophore signatures of promising phytochemical compounds for the treatment of Autism Spectrum Disorder

Primeiro orientador

Membros da banca

Lucas Bleicher
Karina dos Santos Machado

Resumo

O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é uma condição neurobiológica multifacetada, caracterizada por déficits na comunicação, interação social e comportamentos repetitivos. Atualmente, não há tratamento farmacológico específico para o TEA, e as terapias disponíveis hoje em dia, apresentam limitações devido aos efeitos colaterais associados. Neste contexto, os fitofármacos, particularmente os óleos essenciais, têm se destacado como alternativas promissoras por sua capacidade de atravessar a barreira hematoencefálica e modular diversos processos neuroquímicos, oferecendo benefícios comportamentais com menor toxicidade. Este trabalho teve como objetivo investigar o potencial terapêutico de óleos essenciais na modulação comportamental de indivíduos com TEA, com foco na obtenção de assinaturas farmacofóricas. Foram utilizados dados de literatura para selecionar alvos moleculares relevantes e construir uma base de dados composta por ligantes de controle positivo, decoys e constituintes de óleos essenciais extraídos do banco SISTEMAT-X e de seis espécies vegetais descritas na literatura. Metodologias avançadas de Triagem Virtual, como docagem molecular, clusterização fuzzy e mineração de dados, foram aplicadas para avaliar as interações entre os ligantes e os alvos terapêuticos. Os resultados destacaram a eficácia de compostos presentes nos óleos essenciais na interação com alvos moleculares relacionados ao TEA, incluindo receptores de serotonina, ocitocina, vasopressina, dopamina, endocanabinoide e glutamato. A abordagem multi-target utilizada mostrou-se promissora ao explorar a complexidade do transtorno, identificando compostos com relevante potencial terapêutico.

Abstract

The Autism Spectrum Disorder (ASD) is a multifaceted neurobiological condition characterized by deficits in communication, social interaction, and repetitive behaviors. Currently, there is no specific pharmacological treatment for ASD, and existing therapies face limitations due to associated side effects. In this context, phytopharmaceuticals, particularly essential oils, have emerged as promising alternatives for their ability to cross the blood-brain barrier and modulate various neurochemical processes, providing behavioral benefits with lower toxicity. This study aimed to investigate the therapeutic potential of essential oils in the behavioral modulation of individuals with ASD, focusing on the identification of pharmacophoric signatures. Literature data were used to select relevant molecular targets and to constructo a database comprising positive control ligands, decoys, and essential oil constituents extracted from the SISTEMAT-X database and six plant species described in the literature. Advanced methodologies of virtual screening, including molecular docking, fuzzy clustering, and data mining, were applied to evaluate the interactions between the ligands and therapeutic targets. The results highlighted the efficacy of compounds found in essential oils in interacting with molecular targets related to ASD, including serotonin, oxytocin, vasopressina, dopamine, endocannabinoid, and glutamate receptors. The multi-target approach proved promising in exploring the complexity of the disorder, identifying compounds with significant therapeutic potential.

Assunto

Bioinformática, Aprendizado de Máquina, Transtorno do Espectro Autista, Compostos Fitoquímicos, Terapia de Alvo Molecular

Palavras-chave

Transtorno do Espectro do Autismo, Fitoquímicos, Potencial Terapêutico, Triagem virtual, Alvos moleculares, Aprendizado de máquina, Bioinformática, Autism Spectrum Disorder (ASD), Phytochemicals, Therapeutic Potential, Virtual Screening, Molecular Targets, Machine Learning, Bioinformatics

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