Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10923/10384
Type: masterThesis
Title: Biologia de sistemas computacional aplicada à via metabólica do chiquimato: enfoque na enzima 3-desidroquinato desidratase (EC 4.2.1.10)
Author(s): Ávila, Maurício Boff de
Advisor: Azevedo Junior, Walter Filgueira de
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular
Issue Date: 2017
Keywords: ENZIMAS
AGENTES ANTIBACTERIANOS
MICROORGANISMOS
BIOLOGIA MOLECULAR
Abstract: Microrganismos, em geral, apresentam-se como os principais agentes de doenças em seres humanos. Dados do Ministério da Saúde Brasileiro demonstram doenças bacterianas como as principais causas de morte no país. Na terapêutica desses organismos, os antibióticos são considerados os métodos quimioterápicos de maior sucesso da medicina do século XXI, pois representam a primeira, e única, linha de combate contra doenças bacterianas. O desenvolvimento de novas drogas antibióticas torna-se cada vez mais necessário, uma vez que os índices de resistência bacteriana se tornam mais altos a cada ano. Nesse ponto, a rota metabólica do chiquimato é atraente a esse tipo de pesquisa, por ser considerada uma via essencial para a manutenção desses organismos no ambiente, além de estar ausente em animais. A via é responsável pela formação do corismato, precursor de aminoácidos aromáticos (Phe, Trp e Tyr), ácido fólico e ubiquinonas nos grupos de seres vivos onde está presente. A terceira reação da via biossintética do chiquimato é realizada pela enzima DHQD. Nesse passo é realizada a desidratação reversível da molécula DHQ visando transformá-la em 3-desidrochiquimato, reação foco desse estudo. Na busca por novos inibidores de DHQD foram realizadas simulações de docking de pequenos ligantes contra a estrutura tridimensional de uma proteína alvo, pois é um processo onde se visa encontrar, entre as possíveis orientações/conformações de um ligante no sítio ativo, aquela que apresenta a menor energia de ligação e, consequente, maior finidade. Além das simulações de docking, foram realizados métodos de Aprendizagem de Máquina na formulação de funções escores polinomiais, a partir de funções escores presentes no MVD, que fossem capazes de prever a afinidade entre proteína/ligante.Ao final de todas as simulações e testes realizados ao longo do projeto, chegamos à conclusão de que a equação Polscore56 apresentou-se como a mais hábil para prever a afinidade entre o sítio ativo de DHQD com compostos testados. Para esse polinômio os resultados de test set (ρ = 0,900; p-value = 0,037), AUC (74,686%), EF1 (540) e EF2 (159,23) foram, na maioria das categorias avaliadas, os melhores, confirmando as hipóteses formuladas sobre a equação e indicando-a para estudos posteriores com a enzima.
Microorganisms, in general, are the major agents of disease in humans. Data from the Brazilian Ministry of Health show bacterial diseases as the main causes of death in the country. In the therapy of these organisms, antibiotics are considered the most successful chemotherapy methods of 21st century medicine, as they represent the first, and only, line of combat against bacterial diseases. The development of new antibiotic drugs is becoming increasingly necessary, as bacterial resistance rates become higher each year. At this point, shikimate pathway is attractive to this type of research, since it is considered an essential pathway for the maintenance of these organisms in the environment, besides being absent in animals. The pathway is responsible for the formation of chorismate, precursor of aromatic amino acids (Phe, Trp and Tyr), folic acid and ubiquinones in the groups of organisms that presents it. The third reaction of the shikimate biosynthetic pathway is performed by the enzyme DHQD. In this step the reversible dehydration of the DHQ molecule is performed aiming to transform into 3-dehydroshikimate, the focus reaction of this study. In the search for new DHQD inhibitors, docking simulations were performed against the three-dimensional structure of a target protein, since it is a process that seeks to find, among possible orientations/conformations of a ligand in the active site, the one that presents the lower binding energy and, consequently, greater affinity. In addition to the docking simulations, machine learning methods were used to formulate polynomial scoring functions, based on the MVD scoring functions, which were able to predict protein/binder affinity.At the end of all the simulations and tests carried out throughout the project, we conclude that the Polscore56 equation was the most skilled to predict the affinity between the active site of DHQD and tested compounds. For this polynomial, the results of test set (ρ = 0,900; p-value = 0,037), AUC (74,686%), EF1 (540) and EF2 (159,23) were, in most of the categories evaluated, the best, confirming the formulated hypotheses on the equation and indicating it for further studies with the enzyme.
URI: http://hdl.handle.net/10923/10384
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