QMA unidade 3

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Química Medicinal Avançada
PLANEJAMENTO ESTRUTURAL DE FÁRMACOS
Aspectos Introdutórios
Já é do nosso conhecimento que a estratégia mais eficiente e de menor custo atualmente, para se conhecer e pesquisar sobre fármacos, é o planejamento racional baseado na estrutura e no mecanismo de ação de um fármaco, utilizando ferramentas da Química Computacional.
 O uso de suporte computacional para resolver problemas na área das Ciências Biológicas provocou o surgimento do termo Biologia Computacional.
A Biologia Computacional abrange as seguintes áreas:
· Bioinformática;
· Biomodelagem Computacional;
· Simulação Molecular;
· Biologia Sistêmica;
· E, em destaque, a área específica de planejamento de substâncias bioativas.
Devido à necessidade de otimização de propriedades de moléculas de compostos bioativos, quando se iniciam as pesquisas e desenvolvimento de fármacos, tem-se recorrido ultimamente duas estratégias de estudos in silico:
· Planejamento baseado na estrutura do ligante (Ligand Based Drug Design – LBDD), em que a interações entre bioativo e receptor são consideradas indiretamente correlacionando a estrutura química da molécula bioativa com a atividade biológica conhecida por métodos experimentais.
· Planejamento baseado na estrutura do receptor (Structure Based Drug Design – SBDD), quando as interações entre as moléculas já são consideradas mais explicitamente, necessitando do conhecimento da estrutura tridimensional da macromolécula receptora para que se possa desenvolver os estudos.
Homologia
A modelagem por homologia em pesquisa e desenvolvimento de novos fármacos e de substâncias bioativas tem sido crescentemente utilizada por indústrias farmacêuticas e instituições de pesquisas biotecnológicas.
Em casos em que estão se trabalhando na pesquisa de compostos que interagem com o mesmo alvo, é possível comparar suas estruturas e identificar os farmacóforos importantes, isso contribui grandemente para a caracterização estrutural e funcional de compostos e o desenho de novas estruturas, permitindo também acelerar a predição de moléculas que se encaixam em lugar específico da biomacromolécula receptora e potenciais candidatos a fármacos.
A base de padrões moleculares do processo evolutivo biológico que se tem observado, certamente norteia a aplicabilidade e o desenvolvimento da predição tridimensional por homologia, tais como a homologia por sequência de aminoácidos e a semelhança estrutural e funcional, a conservação de regiões internas de proteínas homólogas e a observação de que as principais diferenças estruturais entre proteínas homólogas ocorram em áreas externas, principalmente constituídas por alças que ligam elementos de estruturas secundárias; isso acontece porque a manutenção da estrutura tridimensional da ancestral comum é fundamental para preservar a funcionalidade da proteína.
A técnica por homologia é desenvolvida mediante o uso de ferramentas computacionais para a determinação de estruturas 3D de proteínas, com base nas similaridades entre moléculas proteicas homólogas; este processo segue uma sequência de etapas que envolvem identificação e seleção de proteínas que podem ser usadas como moldes, o alinhamento de sequências de proteínas, construção de um modelo, a otimização e validação desse modelo.
O QUE SÃO PROTEÍNAS HOMÓLOGAS?
Processos mutagênicos associados a mecanismos evolutivos de duplicação gênica podem resultar em famílias de proteínas que apresentam relações estruturais; aquelas que derivam de um ancestral comum são chamadas de ‘homólogas’, a série de mutações envolvidas nesse processo pode conduzir a sequências de aminoácidos em proteínas homólogas idênticas, semelhantes ou dissemelhantes.
A conservação da estrutura terciária de proteínas requer critérios rígidos, pois não se trata de uma propriedade intrínseca das proteínas, mas decorrente da evolução e determinante para a funcionalidade molecular, em que mudanças randômicas podem ser significativas para a alteração conformacional culminando em perda da função.
MODELAGEM DE PROTEÍNAS COMO BASE ESSENCIAL
Tem-se como premissa que quando a identidade da sequência entre a proteína que está sendo estudada e aquela que servirá como modelo 3D for maior que 30%, os modelos podem ser construídos com maior nível de confiabilidade, e quando for menor que 30%, podem-se utilizar modelagem ab initio, criando modelos por intermédio de bases mais próximas dos princípios físico-químicos utilizados por outros métodos (SÁNCHEZ et al., 2000; LEACH;LEACH, 2001).
Quanto a estrutura tridimensional já se encontra disponível várias técnicas dessa metodologia podem ser aplicados para a investigação da interação entre fármaco e receptor, destacando-se o método de docagem ou ancoramento (docking) por apresentar um tempo computacional de acoplamento fármaco-receptor menor do que outros, sendo utilizado quando a estrutura tridimensional é obtida por homologia.
Na modelagem de proteínas por homologia é desencadeada em uma série de etapas repetidamente até que seja obtido um molde satisfatório, é extremamente necessário conhecer cada uma dessas etapas com um pouco mais de detalhes:
· Identificação e seleção de moldes de proteínas
São estabelecidas as bases por identificação de homólogos apropriados da estrutura da proteína-modelo, adequadamente similares à sequência-alvo que será modelada. Conhecendo-se a família proteica a qual pertence a proteína-alvo é possível realizar uma busca pela proteína-molde em um banco de dados em que estejam registradas; nos casos em que não se conhece sua família, deve-se procurar em um banco de dados de estruturas primárias, sempre recorrendo a métodos mais atualizados que acelerem a busca pelo modelo de maior grau de identidade, que tenha a maior resolução e estrutura com ligantes adequados.
· Alinhamento das sequências de aminoácidos
Trata-se de uma sobreposição de sequências, adaptando-as com o deslocamento dos elementos que estão no interior para estabelecer simetria entre as bases de cada sequência. Existem programas que fazem alinhamento múltiplo (de proteínas ou DNA), identificando semelhanças e diferenças, programas que fornecem informações sobre motivos conservados, orientando alinhamentos, e métodos mais sensíveis que disponibilizam informações sobre função, estrutura ou evolução da proteína.
· Construção dos modelos virtuais
A partir daqui, dá-se início à modelagem da estrutura conhecida por meio de procedimentos que utilizam métodos por montagem de fragmentos, baseados em restrições (cálculos de campos de força, distância entre resíduos e ligações angulares) e programas que facilitam a construção do modelo, e deve-se ter um cuidado especial com relação às alças fazendo transferência de coordenadas; utilizam-se também a metodologia ‘de novo’, com a qual são produzidos prováveis modelos 3D por meio de combinações de pequenos segmentos de fragmentos coletados de estruturas 3D já conhecidas. Um problema comum se refere a regiões de cadeias laterais, devendo-se proceder semelhante às alças, com uma busca por dados energéticos e de impedimentos estéricos a serem testados.
· Otimização do modelo gerado
Não é certo que o modelo gerado venha apresentar uma geometria ideal, necessitando de um processo de otimização que envolve a minimização de energia por mecânica molecular ou por meio de dinâmica molecular explorando superfície de energia potencial para encontrar conformações estáveis.
· Validação do modelo gerado
Uma vez construído o modelo, deve-se proceder a avaliação de parâmetros estereoquímicos, tais como a exatidão dos ângulos entre as ligações, o comprimento das ligações, quiralidade dos aminoácidos, ligação peptídica e ângulos torcionais. Vários programas podem ser utilizados para a avaliação em diversos níveis e de acordo com o interesse ou necessidade.
· Possibilidade de erros
Não raro podem acontecer erros em modelos gerados por homologia na modelagem das cadeias laterais, em regiões sem molde, alinhamento e modelos incorretos; ressaltando, assim, a necessidade de uma criteriosa atenção aos detalhes ealertas para cada um dos procedimentos acima.
Com a possibilidade de se obter muitas informações a partir da estrutura 3D de uma proteína, descrevendo processos diversos de interesse em P&D de fármacos, vislumbram-se um grande espectro de possíveis aplicações (SILVEIRA, 2005):
· Explicações sobre o efeito de mutações na resistência a fármacos e patologias de ordem genética;
· Identificação de sítio de ligação em potenciais alvos terapêuticos;
· Modelação de substrato específico;
· Validação de proteína-alvo;
· Simulações de ‘Docagem Virtual’;
· Otimização de protótipos;
· Em substituição molecular na determinação de estruturas de raio-X;
· Refinamento de modelos baseados em restrições de RMN;
· Também em engenharia de alimentos;
· Estudos sobre especificidade enzimática, entre outras.
Construindo modelos
Essa representação deve estimular o pensamento racional constituído pelo criador, do qual o usuário precisa se apropriar e construir sua interpretação ou elaborar um pensamento crítico próprio a partir das suas necessidades. Então, um modelo nasce da necessidade de se entender algum fenômeno da natureza com o auxílio de uma representação ou reprodução equiparada, por isso, sua inestimável importância na construção do conhecimento científico.
Deve-se evitar ou minimizar a indução ao erro por meio da aplicação e da utilização de modelos constituídos por artefatos e simbologias pouco elucidativas, devido à própria limitação de recursos disponíveis; portanto, cada parte da estrutura representativa deve ser criteriosa e particularmente estudada antes mesmo de se partir para a observação do modelo constituído.
A construção de um modelo deve atentar para critérios relacionados com a fenomenologia representada para o problema a ser elucidado ou resolvido, e disponibilizar uma coerência não obscura para aqueles que irão utilizar esse modelo.
De acordo com o tipo de modelo, a testagem pode ser empírica ou mental, determinando a utilidade do modelo criado a partir dos resultados obtidos e possibilitando a identificação de falhas, as quais deverão ser corrigidas, adequadas em uma retomada do processo de construção.
A partir da aprovação obtida por meio da testagem, o modelo deve ser apresentado ao público e submetido ao uso e a testes para os diversos fins ao qual o modelo é proposto, no intuito de se obter informações (feed back) por meio de considerações, críticas e questionamentos de outrem (considerando categoria e nível desse público). As ponderações consideradas irão determinar se o modelo proposto deve ser utilizado ou se retornará para a etapa de construção e a interação com o público-alvo se faz indispensável para o sucesso da criação.
Os modelos podem ser representados de vários tipos com o modelo concreto, verbal, visual e virtual. Os tipos de modelos podem ser utilizados individualmente ou combinados entre si (são os modelos mistos).
Assim, os modelos virtuais são aqueles construídos a partir do suporte de ferramentas computacionais e que simulam situações realísticas estimulando e explorando os sentidos humanos ao longo do tempo, como direcionamento, aprimoramento e evolução. Esses modelos receberam várias denominações, sendo que em química são mais comumente chamados de Modelo (ou modelagem) Molecular.
Para realizar a modelagem das regiões de alças, deve-se atentar que essas são as regiões mais expostas da proteína e que as diferenças funcionais entre membros de uma mesma família proteica geralmente advêm de diferenças estruturais na superfície externas decorrentes de alterações nas alças de proteínas homólogas.
Um aspecto criterioso a ser considerado antes mesmo que seja iniciado o processo de modelagem, é a escolha da melhor estratégia a ser aplicada; devem-se considerar os seguintes pontos fundamentais:
· O tamanho do sistema a ser estudado, com relação ao número de átomos na molécula;
· O custo computacional – esse deve variar de acordo com o hardware disponível para a execução dos cálculos;
· Uso de softwares de modelagem mais adequados.
· Quantidade de máquinas (sistema e clusters) necessárias;
· Suporte de apoio informacional (tipo de biblioteca);
· Necessidade de integração a grades computacionais para aumento da capacidade de processamento.
· Adaptação do formato de bancos de dados;
· Criação de uma base de dados adequada;
· Desenvolvimento das ferramentas a serem utilizadas;
· Análise de similaridades no formato do banco de dados;
· Especificação de métodos para extração de características.
· Definição dos objetivos;
· Conhecer o Banco de Dados com o qual se pretende trabalhar.
Aspectos Relevantes de Quimioinformática
A Quimioinformática tem crescido e evoluído muito nos últimos anos, e o potencial de aplicabilidade, que é possível decorrer dessa interdisciplinaridade, mostra-se a cada instante mais diversificado e abrangente, promovendo apuração de conhecimento, considerável economia e segurança ambiental, merecendo um destaque especial para alguns pontos que iremos considerar a seguir.
· Representação Gráfica
Demonstra a disposição e conexão dos átomos de um composto químico, que pode ser bidimensional, tridimensional, por notações lineares e amostras de arquivos CT, existem vários softwares disponíveis.
· Descritores Moleculares
Descrição de uma sequência numérica única para a representação de uma estrutura química, portanto, aumentam sua capacidade de incorporar informações em relação a outros métodos.
· Base de Dados
Suporte de informações relevantes para as diversas áreas da Química, em franco desenvolvimento e que ainda podem ser repositórios de moléculas.
· Análise de similaridade Química
A similaridade química é calculada em computadores com a aplicação de uma função de similaridade a descritores moleculares (os mais utilizados são os baseados em fragmentos moleculares).
· Triagem Virtual
Trata-se do processo de triagem, rápida e de baixo custo, de bibliotecas de compostos químicos por meio de modelos computacionais, para avaliação e/ou seleção de compostos com propriedades desejadas.
· Aprendizado de Máquinas
São métodos de inteligência artificial direcionados ao estudo e construção de sistemas capazes de aprender com dados, desenvolvidos basicamente em três etapas: representação de dados, otimização da hipótese e generalização, e podem ser subdivididos em supervisionados e não-supervisionados.
· As Boas Práticas de Desenvolvimento e Validação
A preocupação com a qualidade dos modelos gerados incentivou a elaboração de uma proposta de diretrizes e recomendações de boas práticas para garantir a qualidade de modelos de QSAR; em 2004, os seguintes princípios para validação de modelos QSAR para uso prático na regulamentação de compostos químicos foram publicados pela ‘OECD’ (Organization for Economic Co-operation and Development):
· atividade biológica ou propriedade definida;
· algoritmo claro;
· domínio de aplicabilidade (DA) definido;
· avaliação apropriada da robustez e preditividade;
· Interpretação mecanística.
A padronização normatizada tem implementado um sistema de orientação e controle universal que vem contribuindo profundamente para a unificação, segurança e melhoria da qualidade de procedimentos e serviços em várias áreas de trabalho; portanto, faz-se oportuno destacar a próxima temática.
Visualização Tridimensional de Estruturas
Até que ponto essa visualização pode contribuir com a percepção racional?
Bem sabemos e vivenciamos o quanto é difícil a compreensão das bases da estereoquímica sem recursos visuais, não bastando apenas a visualização, há a necessidade de que a imagem seja nítida e dinâmica para que se possa trabalhar mais próximo da realidade; pois uma vez esses recursos disponíveis, abre-se um leque de possibilidades informacionais e educacionais.
Para desenvolvermos um estudo cuidadoso e bem embasado sobre a visualização de estruturas tridimensionais, alguns conceitos e regras precisam ser bem esclarecidos e compreendidos, e não se pode deixar de enfatizar que uma boa concepção do problema, inclusive por uma questão histórica e cognitiva, é direcionadapor meio das possibilidades evolutivas.
AS BASES DA ESTEREOQUÍMICA
Quando ainda, no século XIX, se observou que muitas substâncias orgânicas naturais desviavam o plano da luz polarizada e que a rotação óptica ocorre mesmo enquanto os compostos encontram-se na fase líquida, deduziu-se que esse fenômeno ocorre em nível molecular; um pouco depois notou-se a existência de pares de compostos que apresentavam propriedades idênticas, diferenciando apenas quando em solução, desviavam a luz polarizada de um mesmo ângulo para sentidos opostos, se começou a conhecer a isomeria óptica.
A medição do desvio da luz plano-polarizada de substâncias era realizada por meio de ‘polarímetros’ mediante condições muito bem especificadas; mais adiante foi realizada uma interpretação correta; os resultados experimentais levaram ao postulado geométrico de um tetraedro regular para o átomo de carbono, explicando os fatos experimentais.
Quando os quatro substituintes ligados ao átomo de carbono são diferentes, não haverá plano de simetria, o que resultaria em duas configurações diferentes sendo imagens especulares não superponíveis uma da outra, portanto, são enanciômeros (ou enantiômeros).
Tendo em vista a dificuldade em se representar uma estrutura 3D por meio de um desenho em 2D, utilizam-se fórmulas em perspectiva ou de projeção, introduzindo as ‘projeções de Fischer’ para a visualização de estruturas químicas, na qual as cadeias são desenhadas de cima para baixo na vertical, trocando tanto as cunhas sólidas quanto as cunhas tracejadas por ligações no plano.
Isômeros estruturais têm fórmula molecular idêntica e diferem entre si pela sequência dos átomos ligados. Os estereoisômeros também apresentam fórmula molecular idêntica, diferindo pelo arranjo espacial dos átomos de cada isômero.
Mas existe a possibilidade de estereoisômeros que não guardam entre si essa relação de objeto-imagem não superponíveis, portanto, não são enanciômeros, esses são chamados de diastereoisômeros.
 Essas moléculas que apresentam imagem especular não superponível (mesocompostos) são denominadas de ‘quiral’, condicionante para a existência de enanciomeria e que implica em atividade óptica, já uma molécula que se superpõe a sua imagem especular é denominada ‘aquiral’, não tem enanciômero nem atividade óptica. As moléculas que possuem carbono assimétricos são quirais, caso contrário são aquirais, embora existam moléculas quirais sem átomo assimétrico.
Pode-se classificar qualquer molécula de acordo com a simetria, baseando-se no ‘plano de simetria (σ – sigma)’, nenhuma molécula que apresente um plano de simetria é quiral, devido à superposição a sua imagem especular.
Para melhor compreendermos a simbologia aplicada, vamos esclarecer alguns pontos significativos: moléculas que desviam o plano da luz polarizada podem ser (+) quando para a direita, ou (–) quando desvia para a esquerda, quanto à associação da designação D(dexter) e L(laevus) após ser conhecida a ‘configuração absoluta’, mas de acordo com as dificuldades encontradas a partir do momento em que se deparavam com moléculas mais diferentes, foi preciso criar um sistema mais eficiente para essa classificação baseado em informações diferenciais dos átomos envolvidos, surgindo o sistema classificatório R(rectus) S(sinister); simbologia cis (deste lado) e trans (através) é aplicada para especificar estereoisômeros que diferenciam entre si apenas pela disposição de seus átomos em relação a um plano especificado.
As conformações de uma molécula são os arranjos espaciais que só diferem entre si pelas rotações por meio de uma ligação simples; interconversão de isômeros demanda muita energia sendo quase impossível realizar; já isômeros conformacionais, chamados de ‘confôrmeros’, podem se interconverterem muito rapidamente exigindo pouquíssima energia, sendo, portanto, de difícil isolamento individual. Uma mistura que com partes equimolares de dois enanciômeros é chamada ‘forma racêmica ou par dl’ e a separação dos respectivos enanciômeros da forma racêmica é chamada de ‘resolução’; atentem que compostos com heteroátomos podem racemizar muito mais fácil e rapidamente do que aqueles com carbono assimétrico.
OTIMIZAÇÃO-VISUALIZAÇÃO DA MOLÉCULA PROPOSTA
A escolha do software adequado para cada etapa consubstancia e assegura a qualidade do trabalho de modelagem e promove uma análise lógica, portanto, racional e matematicamente formalizada para a otimização e visualização da molécula em uma aproximação real através da imagem 3D.
Nesse processo, deve ser determinado o espaço conformacional de cada molécula proposta, para a obtenção dos confôrmeros de menor energia, portanto, com maior estabilidade molecular; para esse fim, algumas características devem ser avaliadas.
A modelagem molecular, então, se utiliza de visualização gráfica para fornecer uma representação tridimensional submetida a um determinado conjunto de circunstâncias.
A escolha desse programa deve estar baseada na capacidade de elaborar figuras com a qualidade e a exatidão pretendida para facilitar o trabalho de documentação e comunicação com a comunidade científica; É importante diversificar a exibição do formato tridimensional do modelo ampliando a perspectiva de visualização.
Recursos de minimização de energia e análise conformacional são utilizados interativamente para a otimização, pois frequentemente ocorrem distorções na estrutura da molécula gerada.
Por fim, a molécula gerada ou investigada deve fornecer informações conformacionais muito bem definidas para que possam ser reproduzidas em imagens mais simples, de fácil compreensão e clara localização dos domínios responsáveis por sua atividade, facilitando seu estudo e aplicação em outros níveis subsequentes e transdisciplinares da pesquisa.
	Desenvolver habilidades para com o uso de ferramentas computacionais requer não apenas a aquisição de conhecimento teórico, mas a consolidação do aprendizado por meio da prática constante, então uma dica de como deve ser mais eficiente na construção do aprendizado é de extrema importância!