Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/1434
Tipo: masterThesis
Título: Estudos in silico da interação da enzima InhA de Mycobacterium tuberculosis com pequenas moléculas do tipo fármaco
Autor(es): Pauli, Ivani
Orientador: Souza, Osmar Norberto de
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular
Data de Publicação: 2011
Palavras-chave: BIOLOGIA MOLECULAR
BIOLOGIA CELULAR
ENZIMAS
TUBERCULOSE
MEDICAMENTOS
Resumo: The inhA gene from Mycobacterium tuberculosis (Mtb), encodes for an enoyl acyl carrier protein reductase, InhA, a key enzyme of the mycobacterial type II fatty acid elongation cycle and has been validated as an effective target for the development of anti-microbial agents. InhA catalyzes the NADH-dependent reduction of trans double bond between positions C2 and C3 of fatty acyl substrates. It is the target of isoniazid, a first line drug in the tuberculosis treatment. Mutations in InhA structural gene are associated with isoniazid resistance in vivo. Even though mutations within the inhA gene are known to facilitate isoniazid resistance, InhA remains a good candidate for drug design because: (i) the vast majority of the mutations found in isoniazid-resistant clinical isolates are associated with the isoniazid activator (KatG catalase-peroxidase); (ii) only one enoyl-ACP reductase is found in Mtb, unlike some of the other enzymes of bacterial FAS-II systems; (iii) the longer substrate chain length specificity of InhA distinguishes it from the enoyl-ACP reductases from other sources. Our goal with this work was to analyze in detail the structural and physicochemical available information about Mtb InhA using bioinformatics tools. As a result, we developed a pharmacophoric model based on the InhA substrate binding cavity that allowed the application of a virtual screening methodology focused in selecting ligands that satisfied these features, allowing so, a best complementarity with the target protein. Besides we tested the hability of four docking algorithms to find similar conformation to a molecule, providing clues that this would be the conformation closest that adopted in vivo. Finally, molecular dynamics simulations were employed to achieve a better comprehension of the interaction between InhA and a known inhibitor.
O gene inhA de Mycobacterium tuberculosis (Mtb) codifica a enzima enoil redutase, InhA, uma enzima chave no ciclo de alongamento de ácidos graxos tipo II e têm sido validada como um alvo efetivo para o desenvolvimento de agentes antimicrobianos. A InhA catalisa a redução NADH-dependente da ligação dupla trans entre as posições C2 e C3 de substratos de ácidos graxos. Ela é o alvo da isoniazida, uma droga de primeira linha no tratamento da tuberculose. Mutações no gene estrutural da InhA estão associadas com a resistência à isoniazida in vivo. Mesmo que mutações no gene inhA sejam conhecidas por facilitar a resistência à isoniazida, InhA ainda é uma excelente candidata a alvo para o planeamento de fármacos porque: (i) a grande maioria das mutações encontradas em isolados clínicos de cepas resistentes à isoniazida estão associadas com o ativador da isoniazida (KatG catalase-peroxidase); (ii) apenas uma enoil-ACP redutase é encontrada em M. tuberculosis, ao contrário de outras enzimas dos sistemas FAS-II de bactérias; (iii) a especificidade da InhA por substratos de cadeia mais longa a distingue das enoil-ACP redutases de outros tipos. Nosso objetivo com este trabalho foi de analisar em detalhe as informações estruturais e físico-químicas disponíveis sobre a InhA de Mtb utilizando ferramentas de bioinformática. Como resultado, foi desenvolvido um modelo farmacofórico baseado na estrutura do sítio de ligação ao substrato da InhA, permitindo a aplicação de uma metodologia de triagem virtual focada em selecionar ligantes que satisfizessem essas características, permitindo assim, a melhor complementariedade com a proteína alvo. Além disso testamos a habilidade de quatro algoritmos de docagem molecular em encontrar conformações semelhantes para uma mesma molécula, fornecendo indícios de que esta seja a conformação mais próxima àquela adotada in vivo. Por fim, simulações de dinâmica molecular foram empregadas para melhor compreensão da interação da enzima InhA com um inibidor já conhecido desta enzima.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1434
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