Química Farmacêutica

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IDENTIFICAÇÃO DE MOLÉCULAS COM ATIVIDADE FRENTE AO ALVO 
TIORREDOXINA REDUTASE PARA TRATAMENTO DA AMEBÍASE 
Universidade Estadual de Feira de Santana 
 
Rebeca Cruz dos Santos1, Franco Henrique Andrade Leite2 
 
1Estudante de graduação em Farmácia da Universidade Estadual de Feira de Santana 
2Professor e pesquisador em Química Farmacêutica Medicinal da Universidade Estadual de 
Feira de Santana 
 
Resumo 
A amebíase é a segunda principal causa de morte por parasito em todo o mundo. O 
protozoário responsável, Entamoeba histolytica, apresenta elevada patogenicidade, 
sendo capaz de secretar proteases que dissolvem o tecido do hospedeiro, matar suas 
células por contato e invadir a mucosa intestinal, rompendo sua barreira até chegar 
no fígado por meio da circulação, onde pode causar abscesso que cresce 
rapidamente, sendo quase sempre fatal ao hospedeiro. A enzima tiorredoxina 
redutase (TrxR) desempenha um papel crucial no metabolismo e na sobrevivência 
desse parasita, sendo responsável pela proteção da célula contra os danos oxidativos 
(estresse oxidativo). Devido à sua importância, a TrxR tem sido alvo de estudos e 
pesquisas visando o desenvolvimento de fármacos direcionados a inibição dessa 
enzima para o tratamento da amebíase. A inibição da TrxR pode levar ao acúmulo de 
espécies reativas de oxigênio, resultando em danos oxidativos e na morte do parasita. 
Estudos computacionais desempenham um papel fundamental na descoberta e 
desenvolvimento de novos fármacos para tratar essa patologia. Essas abordagens 
utilizam técnicas e ferramentas computacionais para realizar análises detalhadas das 
moléculas-alvo, identificar compostos promissores que possam se ligar a esses alvos 
e exercer atividade terapêutica. Além disso, através das técnicas de modelagem 
molecular e dinâmica molecular, os estudos computacionais permitem a modificação 
e otimização de compostos candidatos, melhorando sua atividade, seletividade e 
propriedades farmacocinéticas a fim de obter compostos mais potentes e com menor 
toxicidade. 
 
Palavras-chaves: amebíase, tiorredoxina redutase, estresse oxidativo, estudos 
computacionais, moléculas-alvo. 
Abstract 
Amebiasis is the second leading cause of death from parasites worldwide. The 
responsible protozoan, Entamoeba histolytica, presents high pathogenicity, being able 
to secrete proteases that dissolve the host tissue, kill its cells on contact and invade 
the intestinal mucosa, breaking its barrier until it reaches the liver through the 
circulation, where it can cause an abscess. which grows rapidly and is almost always 
fatal to the host. The enzyme thioredoxin reductase (TrxR) plays a crucial role in the 
metabolism and survival of this parasite, being responsible for protecting the cell 
against oxidative damage (oxidative stress). Due to its importance, TrxR has been the 
subject of studies and research aimed at the development of drugs aimed at inhibiting 
this enzyme for the treatment of amoebiasis. Inhibition of TrxR can lead to the 
accumulation of reactive oxygen species, resulting in oxidative damage and death of 
the parasite. Computational studies play a key role in the discovery and development 
of new drugs to treat this pathology. These approaches use techniques and 
computational tools to perform detailed analyzes of target molecules, identify 
promising compounds that can bind to these targets and exert therapeutic activity. In 
addition, through molecular modeling and molecular dynamics techniques, 
computational studies allow the modification and optimization of candidate 
compounds, improving their activity, selectivity and pharmacokinetic properties in order 
to obtain more potent compounds with less toxicity. 
Keywords: amebiasis, thioredoxin reductase, oxidative stress, computational studies, 
target molecules. 
 
Introdução 
 A amebíase é uma doença parasitária causada pelo protozoário Entamoeba 
histolytica, afetando principalmente regiões com condições socioeconômicas 
precárias e acesso limitado a saneamento básico. A infecção ocorre por meio da 
ingestão de cistos presentes em alimentos ou água contaminada. Esse agente 
etiológico leva a óbito aproximadamente 100.000 pessoas por ano, sendo considerada 
a segunda maior causa de morte por parasitoses do mundo (OLIVEIRA, 2019). 
 Podendo variar de uma infecção assintomática a formas graves, seus sinais e 
sintomas vão desde colites a evacuações diarreicas na amebíase intestinal 
sintomática branda, podendo evoluir para úlceras necro-hemorrágicas e fezes muco 
sanguinolentas, acompanhadas de febre, na forma sintomática aguda (OLIVEIRA, 
2019). Essa parasitose é um problema de saúde pública significativo em muitas partes 
do mundo, incluindo o Brasil. 
 Atualmente, o tratamento para a amebíase envolve a administração de 
medicamentos antiparasitários que atuam no processo de morte e de eliminação do 
parasita no organismo humano. O tratamento pode variar em duração e dosagem, 
dependendo da gravidade da infecção e das recomendações médicas (REY, 2012). 
No entanto, o tratamento da amebíase pode enfrentar algumas dificuldades, sendo a 
principal delas o desenvolvimento de resistência das cepas do parasita aos 
medicamentos antiparasitários comumente utilizados, tornando o tratamento menos 
eficaz e mais desafiador. 
 A tiorredoxina redutase (TrxR) é uma enzima chave no metabolismo e 
sobrevivência do parasita Entamoeba histolytica e vem sendo estudada por ter sido 
identificada como potencial alvo a ser inibido para tratamento da amebíase. Essa 
enzima desempenha um papel fundamental na regulação do estresse oxidativo e na 
manutenção do equilíbrio redox intracelular (HOLMGREN, 2010). A TrxR da E. 
histolytica é responsável por reduzir a tiorredoxina, uma proteína envolvida em 
reações redox essenciais e na proteção celular contra danos oxidativos. A inibição 
seletiva da TrxR pode comprometer o metabolismo do parasita e levar à morte do 
mesmo. 
 Estudos computacionais têm desempenhado um papel crucial no estudo da 
enzima tiorredoxina redutase e no desenvolvimento de novos fármacos para o 
tratamento da amebíase. Essas abordagens computacionais, como a modelagem 
molecular e a triagem virtual de compostos, permitem a análise detalhada da interação 
entre a enzima e possíveis moléculas inibidores (MIKOVSKI, 2019). 
 A utilização de abordagens computacionais para o estudo da enzima TrxR na 
amebíase é de extrema importância, pois permite uma abordagem racional e eficiente 
para o desenvolvimento de novos fármacos. Além disso, essas técnicas 
computacionais reduzem custos e tempo, fornecendo informações prévias sobre a 
eficácia e toxicidade potencial dos compostos antes dos testes laboratoriais 
(MIKOVSKI, 2019). Combinado com estudos experimentais, o uso de abordagens 
computacionais tem o potencial de acelerar o processo de descoberta de novos 
fármacos para o tratamento dessa patologia. 
 Essas abordagens fornecem base sólida para a identificação de compostos 
promissores que possuem a capacidade de inibir seletivamente a atividade da enzima 
e, assim, combater a amebíase. A integração de técnicas computacionais com 
experimentos in silico e in vivo é crucial para validar a eficácia e a segurança dos 
compostos identificados, impulsionando o desenvolvimento de novos fármacos 
efetivos e de baixa toxicidade. 
Metodologia 
 
 
 
 
 
 
Escolha do alvo 
terapêutico 
Escolha da patologia Base: dados 
epidemiológicos 
Coleta da estrutura 3D 
( Fonte: PDB) 
Busca avançada: 
Nome da 
macromolécula 
 
Busca avançada: 
Método experimental: 
difração de raio x 
Seleção do organismo 
de interesse: 
Entamoeba histolytica 
Seleção de 3 
estruturas: Valor de 
resolução <2 
Escolha da estrutura 
de menor resolução 
Anotar o código 
das 3 selecionadas 
Preparo da 
estrutura 3D: Pymol 
Anotarparâmetros 
importantes 
Retirar moléculas 
de água e artefatos 
presentes 
Seleção das 
moléculas 
candidatas 
5 oriundas de produtos 
naturais (Fonte: 
CocoNut) 
( 
10 fármacos conhecidos 
(Fonte: PubChem) 
 
5 com mecanismo 
desconhecido 
(Fonte:ChemBL) 
Filtro: Biblioteca UEFS 
Salvo em Smiles ou mol 
Salvo em SDF 2D 
Salvo em SDF 2D 
 
 
Desenho das 
moléculas-Marvin 
JS/Salvar em PDB 3D 
Físico-químico ( Fonte: 
SwissADME) 
Toxicidade: Teste de 
AMES (Fonte:pkCSM) 
Aplicação dos filtros: Físico-
químicos e Toxicidade 
(naturais e desconhecidos) 
Exclusão das moléculas 
que não passaram nos 
filtros 
Determinar coordenadas do 
ligante de referência presente 
na estrutura 3D escolhida 
Fonte: AutoDock 
Anotar em um bloco de 
notas e salvar 
Inserir moléculas candidatas 
(PDB 3D) e transformar em 
PDBQT. Fonte: AutoDock 
Acoplamento molecular 
Fonte:DockBat 
Inserir coordenadas do 
ligante de referência no 
alvo 
Analisar grau de afinidade 
de energia das moléculas 
candidatas com o alvo 
Organizar em ordem 
decrescente por afinidade 
de energia 
Selecionar 3 que tiveram 
menor energia de 
afinidade. (<energia – 
melhor) 
 
Gerar mapa de interação 
(molécula – alvo) 
Analisar interações 
 
Teste de sobreposição 
no PyMol 
Resultados e discussões 
Seleção da estrutura 3D 
 A estrutura 3D selecionada na plataforma PDB foi a de código 4CBQ, com 
resolução de 1.94 Å, cuja o organismo de interesse foi o parasita em questão 
Entamoeba histolytica (Imagem 1). 
 
Imagem 1: Estrutura 3D do alvo Tiorredoxina Reductase 
 
Fonte: PDB 
 
Escolha e seleção das moléculas candidatas 
 Foram selecionadas 20 moléculas candidatas para realizar o 
acoplamento, sendo cinco oriundas de produtos naturais, extraídas da 
plataforma CocoNut, utilizando o filtro: biblioteca Universidade Estadual de Feira 
de Santana, as escolhidas foram as moléculas de código CNP0172641, 
CNP0201070, CNP0225461, CNP0245931 e CNP0281275, o parâmetro para 
escolha foi o peso molecular menor que 500 g/mol. 
 As dez moléculas já conhecidas e comercializadas (fármacos) foram, o 
Zolpidem, Cloroquina, Guaifenesin, Sulfato de Amicacina, Omeprazol, 
Fluconazol, Piperazina, Simeticona, Meropenem e Racecadotrila, retirados da 
plataforma PubChem, escolhidos de maneira aleatória. E as cinco moléculas 
cujo mecanismo são desconhecidos, retiradas da plataforma ChemBL, foram 
Ácido Cítrico, Flavona, Nitrito, S-Nitroso e Hydrozyecdysone, a escolha desses 
https://www.rcsb.org/search?q=rcsb_entity_source_organism.taxonomy_lineage.name:Entamoeba%20histolytica
foi feita baseada em artigos já publicados, que afirmam que essas moléculas 
possuem potencial poder inibitório da enzima Tiorredoxina Redutase. 
 Após serem submetidas aos testes computacionais para analisar 
características físico-químicas e de toxicidade, as moléculas oriundas de 
produtos naturais e as que possuem mecanismo desconhecidos, passaram por 
filtros baseados na regra de Lipinski, onde determina que as moléculas para 
serem biodisponível por via oral precisam atender esses critérios: peso molecular 
inferior a 500 daltons, Log P menor que 5, menos que 5 doadores de ligação de 
hidrogênio (N° de D-H) e menos de 10 aceptores de ligação de hidrogênio (N° 
de A-H). E a regra de Veber, com os critérios onde a soma ligações de hidrogênio 
do tipo aceptor e doador (D+A) deve ser igual ou menor que 12, menos que 10 
ligações rotacionáveis (Log Rotac.) e área superficial polar (Á. Super. Polar) 
inferior a 140 Â. 
 Por fim, foram submetidas ao teste de AMES (Tox-AMES), onde avalia a 
toxicidade das moléculas. Os fármacos com mecanismos já conhecidos 
passaram por esses filtros e teste quando foram descobertos, como já são 
fabricados e comercializados, não havia necessidade se serem submetidos aos 
mesmos. Apenas cinco moléculas foram aprovadas e passaram para fase de 
acoplamento, juntamente com os fármacos (Tabela 1). 
 
Tabela 1: Resultados dos testes de biodisponibilidade e toxicidade das moléculas com 
mecanismo desconhecidos e das oriundas de produtos naturais 
 
 
Acoplamento molecular 
 Antes de submeter as moléculas candidatas ao acoplamento, foi realizado 
o teste de sobreposição do ligante de referência (LR), porém foi detectado que 
a estrutura escolhida não possuía LR, ficando inviável determinar com maior 
precisão a localização do sítio de ligação presente na mesma. Visto isso, foi 
determinado a região onde o FAD estava presente, para delimitar a localização 
do sítio. 
 O acoplamento das moléculas foi realizado com a inserção das 
coordenadas obtidas no teste de sobreposição, após determinar a região do sítio, 
sendo elas x (-3.151), y (-20.249) e z (28.483). 
 Após acoplamento, obteve-se os valores de energia de afinidade das 
moléculas frente ao alvo (Tabela 2). E foi selecionado três moléculas com menor 
valor de energia de afinidade, sendo elas CNP0225461(-8.0), flavona (-9.3) e o 
fármaco Meropenem (-7.0). 
 
 
Tabela 2: Valor de energia de afinidade (kcal/mol) das moléculas e fármacos frente a enzima 
Tiorredoxina Reductase 
 
 
 
Análise das interações 
 A flavona foi a molécula que apresentou melhor energia de afinidade 
dentre as moléculas testadas para Tiorredoxina Redutase, com -9.3 kcal/mol. 
Com o mapa de interação gerado, foi possível observar as interações 
hidrofóbicas com os aminoácidos Ala296, Gin46, Ala293, Pro14, Gly45 e Gly18 
e ligação de hidrogênio do tipo aceptor com os aminoácidos Asp284 e Gin46 
(Imagem 2). 
 
Imagem 2: Mapa de interação da enzima com a molécula ligante Flavona 
 
Fonte: Autora 
 
 
 A segunda molécula com menor valor de energia de afinidade foi oriunda 
de produtos naturais (CNP0225461), que apresentou interações hidrofóbicas 
com o aminoácido His248 e ligação de hidrogênio do tipo aceptor com o 
aminoácido Ala139 (Imagem 3). 
Imagem 3: Mapa de interação da enzima com a molécula ligante CNP0225461 
 
Fonte: Autora 
 
 
 No fármaco, Meropenem, terceira molécula selecionada como de menor 
afinidade, observou-se somente ligação de hidrogênio do tipo doador, com os 
aminoácidos His248 e Ala293 (Imagem 4). Essa molécula apresentou maior 
afinidade de energia quando comparada com as anteriores. 
 
Imagem 4: Mapa de interação da enzima com a molécula ligante Meropenem 
 
Fonte: Autora 
 
 Diante das interações analisadas, com vista a aumentar a sua atividade 
frente a TrxR, aumentando o número de interações intramoleculares, propõe-se 
trocas bioisostéricas do grupo -CH3, dos anéis conjugados, por -OH, com o 
objetivo de aumentar a possibilidade de ligações de hidrogênio, tanto na Flavona, 
quanto na molécula CNP0225461. 
 Para o fármaco Meropenem, sugere-se a troca da hidroxila -OH por um 
grupo alquila ou substituição do grupo amino, por um grupo aquiloamino, a fim 
de diminuir a polaridade da molécula, permitindo que ela realize mais reações 
hidrofóbicas, já que os ligantes anteriores realizaram esse tipo de reação e 
tiveram melhores valores de energia de afinidade quando comparados com esse 
fármaco. 
Conclusão 
 A partir dos ensaios computacionais, dos valores de energia de afinidade 
e das interações visualizadas nos mapas de interação, conclui-se que a Flavona 
foi a molécula que apresentou melhor energia de afinidade e interação com a 
enzima Tiorredoxina Redutase, quando comparada com as demais moléculas 
analisadas. Chegando ao entendimento que ela tem a capacidade de interagir 
com a enzima alvo, através, principalmente das reações hidrofóbicas. 
 Dessa forma, é considerado viável a continuação dos estudos e testes 
sobre o potencial inibitório da flavona frente a esse alvo para o desenvolvimento 
de fármacos para tratamento de doenças parasitárias, como a amebíase. Visto 
que,a flavona é um composto flavonoide que pode ser encontrado em diversas 
plantas, sendo de fácil acesso (FLAMBÓ, 2019). 
 Por fim, seria necessário utilizar ferramentas computacionais, a fim de 
verificar se essa molécula afetaria também as enzimas do hospedeiro, sendo 
esse meio de estudo muito importante para descoberta de novos fármacos e 
também, estudos clínicos, para avaliar sua seletividade, eficácia e segurança. 
 
Referências 
FLAMBÓ, D. F. A. L. P. Atividades biológicas dos flavonoides: atividade 
antimicrobiana. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências Farmacêuticas), 
Faculdade de Ciências da Saúde, Universidade Fernando Pessoa, Porto, 2019. 
GUIDO, R. V. C.; ANDRICOPULO, A. D. Modelagem Molecular de 
Fármacos. Revista Processos Químicos, v. 2, n. 4, p. 24-36, 1 jul. 2018. 
HOLMGREN, Arne. Antioxidant function of thioredoxin and glutaredoxin 
systems. Antioxidants & redox signaling, v. 2, n. 4, p. 811-820, 2010. 
MIKOVSKI, D. Química Medicinal E A Sua Importância No Desenvolvimento 
De Novos Fármacos. Saúde e Desenvolvimento, v.12 ,n.13, p.29–43, 
2019.Disponívelem:https://revistasuninter.com/revistasaude/index.php/saudeDe
senvolvimento/article/view/997. Acesso em: 7 jun. 2023. 
OLIVEIRA, Pedro Giovane Alves de et al.. AMEBÍASE: PARASITOSE 
NEGLIGENCIADA DE ALTA CONTAMINAÇÃO NO MUNDO.. In: Anais da 
Mostra de Pesquisa em Ciência e Tecnologia 2017. Disponível em: 
<https//www.even3.com.br/anais/mpct2017/46430-AMEBIASE--PARASITOSE-
NEGLIGENCIADA-DE-ALTA-CONTAMINACAO-NO-MUNDO>. Acesso em: 05 
Jun 2023. 
PARSONAGE, D., KELLS, P.M., HIRATA, K., DEBNATH, A., POOLE, L.B. 
Crystal structure of the thioredoxin reductase from Entamoeba histolytica 
with auranofin Au(I) bound to Cys286. Disponível em: 
https://www.wwpdb.org/pdb?id=pdb_00004cbq. Acesso em: 25 Maio 2023. 
https://www.wwpdb.org/pdb?id=pdb_00004cbq
REY, L. Bases da Parasitologia Médica. 4 ed. Rio de Janeiro: Guanabara 
Koogan, 2012.