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Modelagem molecular
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE QUIMICA E BIOTECNOLOGIA
CURSO DE QUÍMICA BACHARELADO
ALAN CARLOS BRITO DE OLIVEIRA
MODELAGEM MOLECULAR NA DETERMINAÇÃO DO MECANISMO DE
INTERAÇÃO DE DERIVADOS TIOFÊNICOS NA INIBIÇÃO DA SÍNTESE DO
ERGOSTEROL
Maceió-AL
2014
ALAN CARLOS BRITO DE OLIVEIRA
MODELAGEM MOLECULAR NA DETERMINAÇÃO DO MECANISMO DE
INTERAÇÃO DE DERIVADOS TIÔFENICOS NA INIBIÇÃO DA SÍNTESE DO
ERGOSTEROL
Trabalho de conclusão de curso
apresentada ao Instituto de Quimica e
Biotecnologia da Universidade
Federal de Alagoas, como requisito
parcial para obtenção do grau de
graduado em química bacharelado.
Orientador: Tatiane Luciano Balliano.
Maceió
2014
Folha de Aprovação
AUTOR: ALAN CARLOS BRITO DE OLIVEIRA
MODELAGEM MOLECULAR NA DETERMINAÇÃO DO MECANISMO DE
INTERAÇÃO DE COMPOSTOS ANTIFÚNGICOS NA INIBIÇÃO DA SÍNTESE DO
ERGOSTEROL.
Trabalho de conclusão de curso
submetido ao corpo docente do
instituto de química e biotecnologia
da Universidade Federal de Alagoas e
aprovada em 04 de dezembro de
2015.
____________________________________________
Prof(a) Drª Tatiane Luciano Balliano
Banca Examinadora:
____________________________________________
Prof(a) Drª Valéria Rodrigues dos Santos Malta
____________________________________________
Ma. Sheyla Welma Duarte Silva
Com muito carinho, dedico aos meus pais
Carlos Alberto de Oliveira Junior e Selma Alaíde de
Brito de Oliveira, pela compreensão, apoio e
contribuição para minha formação acadêmica.
À minha incrível namorada, Kamila Maria de
Oliveira Lima, que sempre me incentivou para a
realização dos meus ideais, encorajando-me a enfrentar
todos os momentos difíceis da vida. Obrigado pela
maravilhosa vida acadêmica que passei ao seu lado.
AGRADECIMENTOS
À minha companheira, Kamila Maria de Olivera Lima, pessoa cоm quem аmо
partilhar todos os momentos. Cоm você tenho mе sentido mais vivo e com uma vontade
crescente de viver ao seu lado. Obrigado pelo carinho, а paciência е pоr sua capacidade dе me
trazer pаz nа correria dе cada semestre.
À minha família, pоr sua capacidade dе acreditar е investir еm mim. Mãe, sеu cuidado
е dedicação fоі o que me deu, еm alguns momentos, а esperança pаrа seguir. Pai, suа
presença significou segurança е certeza dе quе não estou sozinho nessa caminhada.
A todos os professores, e em especial a minha orientadora Tatiane Luciano Balliano,
por exigir de mim muito mais do que eu supunha ser capaz de fazer. Agradeço pelo desafio de
desvendar a Dinâmica Molecular. Muito obrigado por transmitir seus conhecimentos e por
fazer da meu trabalho uma experiência positiva. Obrigado por ter confiado em mim!
Ao grupo de pesquisa do Laboratório de Cristalografia e Modelagem Molecular –
LabCriMM Que me acolheram durante esses três anos me acompanhando nessa jornada em
busca do conhecimento da química no âmbito computacional.
Enfim, a todas as pessoas que ouviram os meus desabafos; que presenciaram e
respeitaram o meu silêncio; que partilharam este longo passar de anos, de páginas, de livros e
cadernos; que me acompanharam, choraram, riram, sentiram, participaram, aconselharam,
dividiram; as suas companhias, os seus sorrisos, as suas palavras. As alegrias de hoje também
são suas, pois o apoio, estímulos e carinhos foram armas para essa minha vitória.
“Que os vossos esforços desafiem as
impossibilidades, lembrai-vos de
que as grandes coisas do homem
foram conquistadas do que parecia
impossível.”
Charles Chaplin
RESUMO
Esta pesquisa trata-se do estudo computacional relacionado à modelagem molecular frente ao
mecanismo de interação de um derivado tiofênico com foco na inibição da produção do
ergosterol. Faz-se uma abordagem sobre os fungos e as suas influências aos seres vivos,
destacando as doenças provocadas por estes organismos parasitas. Trabalha-se com
modelagem molecular para identificar o processo dinâmico do sistema macromolecular
envolvendo a proteína 14α-desmetilase e os ligantes em análise. Como metodologia utiliza-se
as ferramentas técnicas de docking através do programa Glide, desenvolvido pela
Schrondinger, e dinâmica molecular através do programa NAMD (Not Another Molecular
Dynamics) utilizando a plataforma VMD (Visual Molecular Dynamics) e pesquisa
bibliográfica. Constatou-se através da modelagem molecular a possível atividade do composto
tiofênico tomando como referência as interações do clotrimazol e a proteína 14α-desmetilase.
Palavras-chaves: Derivados tiofênicos; Modelagem molecular; 14α-desmetilase.
ABSTRACT
This research is to study related to the computational molecular modeling opposite the
mechanism of interaction of a thiophenic derivative focused on inhibiting the production of
ergosterol. It makes an approach on fungi and their influences to living beings, highlighting
the diseases caused by these parasitic organisms. It works with molecular modeling to identify
the dynamic process of macromolecular system involving 14α-demethylase protein and ligand
in question. The methodology uses the techniques of docking tools Glide through the program
developed by Schrondinger, and molecular dynamics with NAMD (Not Another Molecular
Dynamics) program using the platform VMD (Visual Molecular Dynamics) and literature. It
was found by molecular modeling the possible activity of the compound thiophenic with
reference to clotrimazole interactions and 14α-demethylase protein.
Keywords: Tiofênicos derivatives; Molecular modeling; 14α-demethylase.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Biossíntese simplificada da produção de esteroides essenciais à estrutura membranosa das células aos
seres vivos.................................................................................................................. ............................................ 16
Figura 2 - A imagem a esquerda encontra-se a protoporfirina, a estrutura retrata os átomos em cinza (carbono),
vermelho (oxigênio), azul (nitrogênio), rosa (ferro). A imagem à direita, expressa o oxigênio ligado a
hemeproteína...........................................................................................................................................................18
Figura 3 - Mecanismo da desmetilação do carbono 14α........................................................................................19
Figura 4 - Fármacos derivados do tiofeno utilizados atualmente...........................................................................21
Figura 5 - Representação das coordenadas internas para as interações de ligações. (r) representa a distancia entre
os átomos, (θ) representa o ângulo, (ϕ) representa o ângulo diedro, e (ψ) representa a correção do ângulo
diedro.......................................................................................................................................................................26
Figura 6 - Em cinza encontra-se o grupo heme, o composto SB39, e o resíduo CYS470. Em azul encontra-se os
resíduos que fazem ligações de hidrogênio com o composto SB39................................................................ ........32
Figura 7 - A esquerda proteína emergida em esfera de água aproximadamente 145.000 átomos, a direita proteína
emergida em água até 10Å de distancia da proteína, aproximadamente 27.000............................................33
Figura 8 - Distância mais estabilizada encontrada através de dinâmica molecular foi de 2,62Å..........................33
Figura 9 - Distância mínima encontrada através de dinâmica molecular para o SB39-HEME foi de 2,32Å........34
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Inibidores da biossíntese de esteróis e classificação química dos antifúngicos....................................17
Tabela 2 - Distância entre o átomo de ferro do grupamento heme das 14alpha-desmetilase e o atómo de
nitrogênio do inibidores depositadas no PDB.........................................................................................................35
Tabela 3 - Ligações de hidrogênio realizadas pelos ligantes.................................................................................37
LISTA DE GRAFICOS
Gráfico 1 - Comprimento de ligação para os compostos sb39 e clotrimazol (bond) versus os quadros de
simulações de dinâmica molecular (frame)..................................................................................... .......................35
Gráfico 2 - RMSD da simulação de dinâmica molecular para o sistema proteína ligante....................................36
Gráfico 3 - RMSD da simulação dos resíduos encontrados a 4Å de distancia dos ligantes................................ .36
Gráfico 4 - SMD da simulação da dinâmica molecular do lanosterol, sb39 e clotrimazol....................................37
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
NAMD - (Not Another Molecular Dynamics)
VMD - (Visual Molecular Dynamics)
14α-DM - 14α-desmetilase
DM – Dinâmica Molecular
MM – Modelagem Molecular
RMSD - (Root Mean Square Deviation)
CLA (Cutting Line for Analysis)
SMD - (simulação de direcional molecular)
DFN – Distância Ferro-Nitrogênio
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................................... 14
1.1. FUNGOS ................................................................................................................................... 14
1.2. ANTIFÚNGICOS UTILIZADOS NA AGRICULTURA .......................................................... 15
1.3. 14α-DESMETILASE................................................................................................................. 17
1.4. DERIVADOS TIOFÊNICOS .................................................................................................... 20
2. MODELAGEM MOLECULAR ................................................................................................. 22
2.1. O MÉTODO DE DOCKING ..................................................................................................... 22
2.2. DINÂMICA MOLECULAR ..................................................................................................... 24
3. OBJETIVO .................................................................................................................................. 28
3.1. GERAL ...................................................................................................................................... 28
3.2. ESPECÍFICOS ........................................................................................................................... 28
4. MATERIAIS E MÉTODOS ....................................................................................................... 29
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES ............................................................................................... 31
6. CONCLUSÕES ............................................................................................................................ 38
7. REFERÊNCIAS ........................................................................................................................... 39
14
1. INTRODUÇÃO
A humanidade vem observando o impacto da decomposição de alimentos ocasionado
por fungos parasitas desde quando a agricultura se torna um meio de obtenção de alimentos
continua. A história está repleta de exemplos da devastação causada através de fungos
aproveitadores, como: a grande perda de produção de uvas na França todos os anos
(GESSLER, 2011) a grande fome que causou um êxodo em massa da população na Irlanda
em 1845 (JAMES, 2005), ou a redução de 50% da produção de cacau no sul da Bahia
(PACHECO, 2009). Desta maneira, a caracterização e identificação de fungos parasitas em
alimentos são essenciais para o controle de contaminação destes agentes patogênicos, pois a
intenção é assegurar a qualidade e segurança dos alimentos, reduzindo as perdas econômicas,
assim como os riscos à saúde humana e animal.
As doenças ocasionadas pelos fungos em plantações destroem anualmente cerca de
125 milhões de toneladas das principais fontes de alimento mundial onde as mais afetadas são
o arroz, o milho, o trigo, a batata e a soja (MATTHEW, 2012). Sem todo esse estrago
provocado por fungos parasitas daria para alimentar mais de 600 milhões de pessoas, mais
que suficiente para erradicar a fome na África e na Índia, segundo a organização das Nações
Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO, 2011).
Dentre os principais fungos oportunistas em alimentos destacam-se os gêneros
Aspergillus, Fusarium, Penicillium, Alternaria e Myrothecium, possuindo uma grande
eficácia em produzir micotoxinas que contaminam desde os grãos no campo, durante a
colheita, transporte e armazenagem (BATISTA; FREITAS, 2000). Essas doenças fúngicas
representam uma perda de aproximadamente 60 bilhões de dólares por ano somente para as
produções de arroz, trigo e milho. Devido à alta capacidade de sobrevivência quando fora de
seu hospedeiro e sendo altamente resistente a ambientes hostis permite aos fungos uma
propagação em grande escala, tornando-os uma ameaça crescente para a segurança alimentar.
(MAZOYER; ROUDART, 2010)
1.1. FUNGOS
Os fungos podem ser encontrados de forma abrangente em qualquer ecossistema
situados na natureza, seja nas mais vastas florestas ou no mais profundo dos oceanos. Durante
a metade do século XVIII, o médico e botânico sueco, Carolus Linnaeus, classificou os
15
organismos vivos em dois reinos, Plantae e Animalia. Esta divisão simples dos seres vivos
parecia tão óbvia e bem definida para organismos macroscópicos que o problema causado
pelos fungos, os quais não pareciam encaixar bem nas plantas, era facilmente esquecido
(PELCZAR; CHAN; KRIEG, 2004). Linnaeus acreditava que os fungos faziam parte do
Reino Plantae devido a sua estrutura semelhante a das plantas e seu modo de vida sem
movimento. Os fungos foram classificados como plantas “degeneradas”, pois especulava-se
que eram frutos da derivação de plantas que haviam perdido a clorofila e a capacidade de
realizar fotossíntese. (TERÇARIOLI; PALEARI; BAGAGLI, 2010).
Este sistema de
classificação deixou de ser satisfatório, devido a desconfortante classificação dos fungos e a
descoberta de novos organismos com combinações fisiológicas pertencentes aos dois grupos
daquela época, ficou claro que a taxonomia atual não podia ser facilmente aplicada a este
nível. Ernst Haeckel em 1866 direcionou os fungos e estes seres cuja classificação era
indefinida ou pouco objetiva em um terceiro reino chamado de Protista (CAVALIER, 2005).
Pouco a pouco a descrição da morfologia de fungos foi se tornando mais elaborada, os
micologistas tendo passado da lupa de mão para equipamentos óticos mais sofisticados
conseguiram analisar de forma mais abrangente o comportamento biológico desses seres. A
partir da sua extraordinária diversidade e suas características peculiares que em 1969 Um
botânico americano, Robert H. Whittaker separou os fungos em um reino totalmente
independente chamado de Fungi, onde atualmente, são conhecidos mais de setenta mil
espécies de fungos e estima-se que a maioria desses seres ainda não foram descobertos.
(ROCHA, 2015)
1.2. ANTIFÚNGICOS UTILIZADOS NA AGRICULTURA
A utilização de compostos químicos no tratamento e prevenção de diferentes cultivos
na agricultura tem a capacidade de diminuir, significativamente, a proliferação de diferentes
microrganismos que contaminam plantações. Quando comparada a produção agrícola frente
ao uso de agroquímicos, a utilização destes compostos tem mostrado resultados superiores em
qualidade e produtividade em contrapartida às plantações sem defensores agrícolas
(MAZOYER; ROUDART, 2010).
Os compostos com ação antifúngica vêm sendo utilizados a um longo tempo para
proteção de produções agrícolas, sendo prioritariamente utilizado na proteção de sementes e
cereais. A partir da década de 90 em que a quantidade e variedade de agroquímicos atingiram
algum grau de estabilidade e maturidade. O estudo de novos compostos antifúngicos vem
16
sendo desenvolvidos visando diminuir cada vez mais a quantidade de fungicidas depositados
no ambiente com a ambição de tornar essa pratica mais segura com o passar do tempo
(PACHECO, 2009).
A maioria dos antifúngicos atualmente envolve a inibição da produção de esteroides
que exercem funções essenciais na estrutura da célula, não só nos fungos, mas em todos os
seres que possuem carioteca, tendo a finalidade de prover a integridade estrutural mantendo a
regulação da fluidez, permeabilidade e assimetria da membrana .
Os esteroides mais importantes encontrados nos cinco reinos classificatórios dos seres
vivos diferem de forma significativa (figura 1). A partir do esqualeno, as rotas biossintéticas
divergem entre os reinos, produzindo esteroides específicos. Nos Fungos, o esteroide
essencial sintetizado pelo organismo para manutenção da membrana celular é o ergosterol,
Nas plantas o principal esteroide encontrado é o sitosterol e nos animais é encontrado o
colesterol (BENVENISTE, 2004).
Figura 1 - Biossíntese simplificada da produção de esteroides essenciais à estrutura membranosa das células aos
seres vivos.
17
Fonte: Brown (1998)
Devido ao fato dos esteróis serem essenciais para a viabilidade e proliferação de
determinadas espécies, a inibição dessa via Biosintética foi bastante explorada para a
descoberta de inibidores em potencial. Existem quatro vias de inibição metabólicas
conhecidas para o ergosterol, dentre elas a mais importante atualmente é a inibição da
desmetilação de esteróis, devido ao alto grau de seletividade das enzimas produtoras de
esteróis diminuindo a toxidade em outros seres que não produzem o ergosterol (URBINA,
1997).
A grande maioria dos fármacos antifúngicos que atuam sobre a membrana plasmática
do fungo, são conhecidos como azóis, compostos sintéticos heterocíclicos divididos em
imidazóis e triazóis, cuja diferença nos grupos é referente ao número de nitrogênios
encontrado em sua estrutura acarretando diferentes afinidades de ligação no sítio ativo da
enzima (MOREIRA, 2010). No total, existem mais de 20 tipos de compostos azóis. (tabela 1)
Tabela 1 - Inibidores da biossíntese de esteróis e classificação química dos antifúngicos.
grupo
químico
estrutura química antifúngicos comercializados
Imidazóis
cetoconazol, miconazol, oxpoconazol, pefurazoato
proclorar, triflumizol, clotrimazol.
Triazóis
azaconazol, bitertazol, bromuconazol, ciproconazol,
difenoconazol, diniconazol, epoxiconazol,
etaconazol, fenbuconazol, fluquinconazol, fluzilazol,
flutriafol, hexaconazol, imibenconazol, ipconazol,
metconazol, miclobutanil, penconazol, propiconazol,
protioconazol, simeconazol, tebuconazol,
tetraconazol, triadimefon, triadimenol, triticonazol.
Fonte: adaptado de FRAC (2007).
1.3. 14α -DESMETILASE
A principal enzima inibida através da ação de antifúngicos azóis é a lanosterol 14α-
desmetilase, uma enzima microssômica do citocromo P-450 pertencente à família (CYP51),
que está diretamente envolvida na conversão do lanasterol. Encontrada em diversos seres
vivos, a P450 possuem uma certa semelhança na estrutura do seu interior hidrofóbico, mas
18
cada isoforma apresenta substratos específicos e mecanismos únicos de reconhecimento
(DANIELSON, 2002). O citocromo recebe este nome devido ao seu conjunto de proteínas
terem uma faixa de absorção espectral com pico em 450 nm, conferindo este nome específico
para o sistema enzimático (PACHECO, 2009). A P450 executa um papel importante no
metabolismo de substâncias orgânicas e na biossíntese de importantes esteroides, lipídios, e
vitaminas. Este conjunto de hemoproteinas está presentes em diversos organismos como:
bactérias, fungos, insetos, peixes, plantas e mamíferos. Atualmente o principal foco de estudo
para estas enzimas está direcionado para o mecanismo da produção de ergosterol devido ao
papel essencial que desempenha na mediação da permeabilidade da membrana celular
fúngica. Esta proteína catalisa em seu sítio ativo a remoção do grupo C-14-metil-α
do lanosterol. (FRANÇA. 2014).Este passo de desmetilação é considerado como o ponto
inicial na transformação de lanosterol ao ergosterol.
O sítio ativo é representado pelo grupo prostético heme, compreendido por uma
complexa estrutura orgânica em anel ligada a um átomo de ferro no estado ferroso (Fe2+
). Este
átomo de ferro tem seis ligações de coordenação, quatro dessas ligações são feitas com os
átomos de nitrogênio do anel pirrólico e duas perpendiculares a estrutura prostética
(PACHECO, 2009). Uma das ligações perpendiculares liga o grupo heme ao grupo tiol da
cisteína (CYS470) amarrando o grupo heme e a proteína pelo átomo de ferro, e a ultima
ligação perpendicular feita pelo metal do grupo heme faz uma ligação de forma reversível
com o oxigênio.(Figura 2).
Figura 2 - A imagem a esquerda encontra-se a protoporfirina, a estrutura retrata os átomos em cinza (carbono),
vermelho (oxigênio), azul (nitrogênio), rosa (ferro). A imagem a direita, expressa o oxigênio ligado a
hemeproteína.
19
Fonte: elaborado pelo autor.
A catálise efetuada pela enzima 14α-DM na desmetilação do lanosterol ocorre em três
passos, em cada passo é necessário uma molécula de oxigênio e uma de NADPH. Durante os
primeiros dois passos ocorre uma típica monoxigenação no grupamento 14α-metil, onde um
átomo de oxigênio será incorporado ao lanosterol e o outro átomo será reduzido à água,
resultando assim, a conversão do esterol em carboxialcool no primeiro passo, e
carboxialdeido no segundo passo. No ultimo passo, o grupo 14α-metil é extraído na forma de
acido fórmico, e a sua saída causa uma dupla ligação na estrutura do produto desmetilado.
(AOYAMA, 2005)
Figura 3 - Mecanismo da desmetilação do carbono 14α.
20
Fonte: Department of Bioinformatics, Faculty of Engineering, Bioscience.
Outras moléculas que também podem fazer interações com o atómo de ferro de
grupamentos heme são as de dióxido de carbono, iões cianeto, oxido nítrico e monóxido de
carbono. A afinidade entre a macromolécula e estes compostos são cerca de 600 vezes maior
do que pelo oxigênio, exeto o CO2 que a afinidade de ligação com o grupo heme é similar ao
do O2. Quando estes compostos são inseridos em grandes quantidades em organismos vivos
ocorre em envenenamento e asfixia destes seres, devido ao declínio do transporte de oxigênio
por via de hemeproteinas. Os compostos citados acabam ligando-se irreversivelmente a
estrutura do grupamento heme causando a inatividade da proteína dentro da estrutura celular
(LEVES, 2006).
Partindo deste conceito, a síntese de novas substâncias bioativas baseadas nestas
moléculas torna-se bastante promissor para criação de compostos inovadores que afetem
organismos parasitas.
1.4. DERIVADOS TIOFÊNICOS
Mesmo com a grande hegemonia expressiva direcionada ao estudo de grupos azólicos
como antifúngicos inibidores da enzima 14α-demethylase, há uma procura por novos
compostos inibidores que possam ser mais eficientes, seguros, que reduzam os efeitos
colaterais e sejam mais específicos no alvo do tratamento fúngico. Nesse contexto, a química
medicinal, através dos planejamentos e modificações moleculares tem contribuído para a
maior parte das novas descobertas através da sintetização medicinal de compostos
antifúngicos.
A estrutura do anel tiofênico tornou-se atrativa para química medicinal a partir do
momento em que várias atividades biológicas foram reconhecidas a esta classe de compostos,
pois apresenta grande potencial para inibir o crescimento de microrganismos. De acordo com
a literatura, os derivados destes compostos apresentam atividades biológicas como: anti-
hipertensivo, antibiótico, antipisicótico, antinflamatório, analgésico, tratamento para
osteoporose, antiviral e especialmente antifúngicas (PINTO, 2008).
O tiofeno consiste em um heterocíclico aromático pentagonal, onde um carbono é
substituído por um átomo de enxofre e um par de ligações duplas. O tiofeno é considerado
aromático, embora os cálculos teóricos sugiram que o grau de aromaticidade seja menor do
que a de benzeno (SOLOMONS, FRYHLE. 2005). Uma das características fundamentais da
21
molécula de tiofeno é a possibilidade de sofrer modificações estruturais em todos os carbonos
(posições 2, 3, 4 e 5) da molécula enquanto o átomo de enxofre resiste a alquilação e à
oxidação. Portanto, a oxidação de um anel de tiofeno possui uma gama de opções reacionais
para o processo de sintetização de seus derivados fazendo com que estes compostos
desempenhem um papel crucial na ativação metabólica de várias drogas (SOUZA, 2011).
Figura 4 - Fármacos derivados do tiofeno utilizados atualmente.
Fonte: adaptado de OLIVEIRA, T. B. (2010).
Estes derivados possuem uma propriedade incomum quando comparado a outros
compostos com atividades farmacológicas devido a sua toxicidade seletiva; ou seja, eles têm a
capacidade de ferir ou matar um microrganismo invasor, reduzindo ou inibindo, os efeitos
colaterais reproduzidos no hospedeiro (PINTO, 2008).
22
2. MODELAGEM MOLECULAR
A disponibilidade de programas computacionais no âmbito de simulação gráfica vem
alcançando um avanço extraordinário na área de ciências biológicas com relação a grande
demanda de pesquisas em níveis micromoleculares. Atualmente existe uma grande variedade
de sistemas biológicos determinados e disponibilizados através da internet, facilitando a
descoberta de novos inibidores importantes e gerando a descoberta de novas moléculas
bioativas. Os softwares disponibilizam ferramentas fundamentais para analise dessas
substancias conquistando informações da atividade biológica de uma forma rápida e precisa
através da analise de propriedades físico-quimicas do sistema biológico estudado. Com um
conhecimento computacional amplo pode-se simular a atividade dinâmica, desde uma
pequena molécula de água até sistemas mais complexos como uma molécula de DNA ou até
mesmo uma membrana de uma célula. Mas, ainda existe uma grande dificuldade de obtenção
destes programas devido ao custo elevado para sua aquisição forçando os pesquisadores a
utilizar programas com um número de funções limitas.
2.1. O MÉTODO DE DOCKING
Os primeiros algoritmos de docking começaram a ser desenvolvidos por Kuntz no
início da década de 80, hoje em dia possui papel fundamental em pesquisas de
desenvolvimento sintético de fármacos. O aperfeiçoamento dos algoritmos utilizados em
docking segue de forma contínua, constituindo uma área de pesquisa computacional ativa
(MAGALHÃES. 2006).
23
O docking estima a orientação preferencial de uma pequena molécula, em relação a
uma proteína visando uma conformação otimizada ao formar um complexo estável de modo
que a energia livre do sitema seja minimizada.
Os primeiros programas desenvolvidos com algoritmos de docking tratavam tanto o
receptor quanto o ligante como moléculas rígidas, considerando apenas os graus de liberdade
translacionais e rotacionais da molécula lingante (docking rígido). Estes algoritmos estavam
muito longe de representar a real forma de ligação entre ligante e receptor, mas ainda são
utilizados atualmente na triagem (screening) de grandes bibliotecas de ligantes para a
identificação de compostos bioativos devido ao fator de serem extremamente rápidos nas
análises (LENGAUER, RAREY. 1996).
Através do desenvolvimento incessante de novos programas computacionais, foram
desenvolvidos novos algoritmos que além de considerar os graus de liberdade translacionais e
rotacionais puderam ser incrementadas a flexibilidade do ligante (docking flexível). Desta
forma, o docking flexível conseguiu aproximar qualitativamente o sistema receptor-ligante
quando comparado ao docking rígido, mas leva um período de tempo maior para executar à
análise (TEAGUE, 2003).
Nas duas classes de algoritmos mencionados, a estrutura da proteína é considerada
como rígida, devido ao grande numero de átomos existentes na estrutura, pois se fosse
utilizado algoritmos flexíveis levaria um tempo indeterminado para realizar os cálculos
relativos ao docking. Durante o reconhecimento molecular dentro do sistema, o ligante sofre
mudanças conformacionais alterando sua forma para poder se adequar ao receptor,
procurando assim, um mínimo de energia (EID. 2013).
As conformações flexíveis para o ligante podem ser expressas através da equação 1,
onde considera a função potencial de ligação (1), a função potencial do ângulo (2), energia de
rotação de diedros (3), energia de interação eletrostática (4), interação de Van der Waals (5)
(SHIVAKUMAR, 2010).
[1]
Para o complexo, uma outra equação é regida para as interações entre ligante (flexível)
e proteína (rígido), a equação 2 analisa as interações geradas entre proteína e ligante,
procurando assim, o complexo de menor energia. As interações descritas abaixo calculam as
24
interações do sistema correspondentes à interação de van der Waals (Wvdw), ligações de
hidrogênio (Whbond) e interações eletrostáticas (Welec) (SHIVAKUMAR, 2010).
(2)
O software (Glide) utilizado para o docking deste trabalho foi desenvolvido pela
empresa americana Schrödinger, esta empresa desenvolve softwares para auxiliar a descoberta
de novos fármacos na indústria farmacêutica, biotecnologia e pesquisas acadêmicas. A
empresa oferece produtos que vão desde programas simples de visualização molecular até um
conjunto completo de modelagem molecular e desenho de compostos, incluindo um dos
melhores algoritmos de docking da atualidade. Ele também fornece produtos para análise e
investigação, incluindo modelagem e simulações de pequenas moléculas, modelagem de
sistemas macromoleculares e visualizações em 2D e 3D (FRIESNER, 2010).
Maestro é a interface unificada para todos os programas de
Schrödinger. Impressionantes capacidades de renderização, uma grande seleção de
ferramentas de análise, e um design de fácil utilização se combinam para tornar Maestro um
ambiente de modelagem versátil para todos os pesquisadores. A Schrödinger disponibiliza a
plataforma Maestro gratuitamente, por um tempo determinado e com todas as funções do
programa, para fins de pesquisa acadêmica.
2.2. DINÂMICA MOLECULAR
A simulação através de dinâmica molecular é uma das melhores técnicas
computacionais para analise de comportamento de sistemas biológicos macromoleculares. As
simulações de DM, juntamente com docking, têm contribuído de forma extremamente
significativa para o desenvolvimento racional de fármacos, enquanto o docking procura
determinar a conformação real de um ligante com o receptor, a simulação computacional
procura o equilíbrio dinâmico entre a macromolécula e o ligante. Enquanto o docking
considera o receptor sendo uma molécula rígida, a dinâmica molecular considera o sistema
(proteina-ligante) como flexível (LEACH, 2001).
25
O fundamento das simulações computacionais parte dos princípios da Mecânica
Molecular onde as moléculas são tratadas como uma porção de átomos unidos por forças
harmônicas e elásticas (forças newtonianas). A dinâmica molecular submete esse sistema a
uma sequencia de variáveis estatísticas, a qual tem a função de registrar a variação de
propriedades macroscópicas (pressão, energia interna, volume, temperatura, entropia, etc) a
partir do comportamento do sistema no âmbito microscópico (GUNSTEREN, 1990).
O comportamento microscópico dos sistemas biomoleculares depende de parâmetros
para serem comparados com sistemas reais, surgindo o desenvolvimento de campos de forças
de maneira independente e com todos os conjuntos de parâmetros específicos para gerar
simulações comparadas ao ambiente molecular. A escolha do campo de força depende, em
grande parte, do sistema a ser estudado e das propriedades que serão investigadas. No caso de
sistemas biomoleculares, os campos de força mais utilizados são CHARMM, GROMACS, X-
PLOR, AMBER, OPLS, CVFF, entre outros (RAPPE, 2012).
A confiabilidade dos resultados é baseada na elaboração de um campo de força com
parâmetros bem definidos. No caso do algoritmo de simulação computacional NAMD é
utilizado à linguagem de parâmetros CHARMM, considerado como um dos melhores
parâmetros para simulações de sistemas macromoleculares.
Partindo do argumento de que as moléculas interagem entre si, o calculo das trajetórias
atômicas são baseados nas forças intermoleculares. Para descrever o movimento gerado
através dessas forças resultantes pode ser interpretado basicamente pela segunda lei de
Newton obtendo assim a velocidade e a posição de cada partícula que compõe o sistema em
cada instante da simulação (HUMPHREY, 1996) O potencial de interação entre as partículas
que compõe o sistema é calculado com base em parâmetros tabelados para cada uma delas e
então calcula-se a força resultante sobre cada partícula através do gradiente do potencial,
Onde (Fi) é a força resultante sobre a partícula (i) e o potencial (Ui) é a soma de todas as
interações de pares entre a partícula (i) e as demais partículas do sistema (equação 3)
(MACKERELL. 2004).
(3)
O potencial total (Ui) está relacionado com a energia de estiramento de ligações,
deformações angulares, rotação de diedros e interações não-ligantes para cada partícula (i)
(equação 4).
26
(4)
Cada potencial parcial é determinado por equações independentes, a representação
destas equações é expressa na figura:
Figura 5 - Representação das coordenadas internas para as interações de ligações. (r) representa a distancia entre
os átomos, (θ) representa o ângulo, (ϕ) representa o ângulo diedro, e (ψ) representa a correção do ângulo diedro.
Fonte: University of Illinóis, MacKerell, A. D. J. (2004)
O potencial de ligação (equação 5), corresponde a energia gerada pela ligação entre
dois átomos onde são tratados como osciladores harmônicos, onde kb é considerado como a
constante de mola, b é a distancia final e b0 é a distancia inicial.
U (bond) = Kb (b - b0) 2 (5)
O potencial angular (equação 6), corresponde a energia gerada pelo ângulo formado
entre três átomos ligados por ligações covalentes, onde Kθ é a constante de mola, θ é o ângulo
final e θ0 é o ângulo inicial.
U(angle) = Kθ (θ – θ0) 2 (6)
27
O potencial de diedros (equação 7), corresponde a torção de ligações entre quatro
átomos ligados simultaneamente, onde Kχ é a constante de mola e χ é o ângulo entre o plano
que contém os três primeiros átomos no diedro e o plano que contém os três últimos.
U(diedro) = Kχ (1 + cos(nχ - δ)) (7)
O potencial de impróprios (equação 8), utilizado para limitar as deformações entre um
átomo e três átomos ligados a ele. O kψ é a constante de mola e ψ é o ângulo entre o plano que
contém os três primeiros átomos e o plano que contém os três últimos.
U(impróprio) = kψ (ψ – ψ0) 2
(8)
O potencial de interações (equação 9), são expressas pelo clássico potencial de
Lennard Jones onde serve como base para os parâmetros das forças de van der Waals. O εij é a
profundidade do potencial entre a barreira atrativa e a repulsiva, e o rij é a distância finita na
qual o potencial interpartícula é zero.
U(interações) = εij [(Rminij/rij)12
-2(Rminij/rij)6] (9)
28
3. OBJETIVO
3.1. GERAL
Efetuar estudos computacionais no composto sb39, no antifúngico clotrimazol
e no esteroide lanosterol, para o aprofundamento teórico do mecanismo de interação
do candidato a inibidor da proteína 14alfa-desmetilase.
3.2. ESPECÍFICOS
a) Realizar a dockagem do composto sb39 e clotrimazol, e assim poder
selecionar a melhor conformação das moléculas no sistema proteína-ligante. O
programa a ser utilizado é o (Glide) localizado dentro da plataforma Maestro.
b) Desenvolver os arquivos de topologia e parâmetros para o sb39, o
clotrimazol e lanosterol. Arquivos necessários para simular um ambiente real em
âmbito computacional.
c) Executar o algoritmo de dinâmica molecular a fim de determinar a forma de
ligação entre os compostos citados e a proteína. Simular a movimentação destes
compostos pela superfície de entrada da proteína, deslocando-o até o sítio de ligação
onde se encontra o grupo heme.
29
4. MATERIAIS E MÉTODOS
A proteina utilizada no docking deste trabalho foi a 14alfa-desmetilase encontrada no
banco de dados de estruturas cristalográficas online (Protein Data Bank - PDB), no site é
identificada pelo código 4LXJ. O método de obtenção desta proteina foi a cristalografia de
raio-X possuindo uma resolução de 1.90Å, esta molécula é encontrada no pdb complexada
com uma molécula de oxigênio e uma molécula de lanosterol.
A estrutura sb39 foi obtida através de cristalografia de raio-X enquanto a estrutura do
clotrimazol foi desenhada no programa ChemDraw Ultra 12.0 e a estrutura tridimensional foi
otimizada no programa Chem3D Pro 12.0 e salva no formato PDB.
A proteína passou por um processo de preparação antes do docking onde é retirado a
molécula de lanosterol e oxigênio, desocupando o sitio de ligação para que fosse calculado o
mínimo de energia entre proteína-clotrimazol e proteína-sb39.
A plataforma Maestro foi utilizada para preparar e analisar as simulações
computacionais, adicionando hidrogênios polares necessários para o calculo de potenciais
entre inibidor e molécula alvo, e identificar as ligações rotacionáveis do ligante.
30
A partir deste ponto, foi observado atentamente onde o ligante estabeleceu melhor
contato com a macromolécula e posteriormente gerado os mapas tridimensionais de interação
entre macromolécula e inibidor.
As localizações de melhor acomodação dos ligantes foram utilizadas como ponto de
partida para a minimização de energia e as simulações computacionais.
No próximo passo é gerado o arquivo de topologia dos ligantes através das
coordenadas obtidas pelo docking, sendo de fundamental importância para gerar a estrutura do
sistema biológico (arquivo PSF), coordenação dos hidrogênios e distribuição das cargas
parciais atômicas na macromolécula.
Depois da criação do arquivo PSF, será gerado o arquivo de parâmetros para
simulação computacional, onde será utilizado um servidor online de criação de parâmetros
(PRODRG) e depois adapta-lo para ser utilizado através do NAMD.
No programa VMD, os complexos clotrimazol-proteína, lanosterol-proteína e sb39-
proteína foram mergidos em água (solvatação) com uma distancia de 50Å da superfície da
proteína para garantir a estabilidade dos sistemas macromoleculares em questão.
Posteriormente foi executado uma função de cuttof (exclusão de átomos de água a 10Å da
proteína) de 10Å. Este procedimento fará com que o tempo de simulação diminua
drasticamente sem interferir nas propriedades do sistema, pois com a função Cutting Line for
Analysis (Linha de Corte Para analise) os sistemas em questão passaram de 145.000 átomos
para em torno de 27.000 átomos.
Para a minimização de energia do sistema foi utilizado a plataforma VMD sendo a
intermediadora das simulações computacionais de dinâmica, em que o algoritmo NAMD é
utilizado para calcular os parâmetros contidos no sistema proteína-ligante. A simulação de
preparação foi executada em 500 passos com o tempo de 50ps (picosegundos), a fim de
promover a estabilização do sistema com a água adicionada através da solvatação. A
simulação de minimização foi executada em 5ns (nanosegundos) estabilizando as interações
de van de Waals e eletrostática do sistema.
Depois do sistema estabilizado é possível calcular o RMSD (Root Mean Square
Deviation) da simulação, que serve para medir o grau de estabilidade do sistema frente a sua
condição inicial.
Para finalizar, utiliza-se o sistema de direcionais SMD para simular a entrada dos
compostos na proteína e analisa o RMSD da direcional para ver qual estrutura tem um maior
grau de afinidade com o canal da proteína até a chegada do sitio ativo.
31
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
As analises de acoplamento molecular (doking) realizadas têm por objetivo
compreender o modo de interação de 2 compostos frente ao sitio ativo da enzima lanosterol
14alfa-desmetilase.
Através da realização do docking frente à proteína 14alfa-desmetilase para os
compostos clotrimazol e sb39 as conformações estavam localizadas no sítio ativo da proteína
e foi verificado que o grupamento azólico do clotrimatozol e a nitrila do composto sb39 têm a
direção voltada para o átomo de ferro do grupo heme.
Considerando a melhor conformação encontrada para o composto sb39, foi observada
uma distancia de 3.68Å entre a nitrila e o átomo de ferro através do docking e possíveis
ligações de hidrogênio entre os resíduos GLY310, MET509, SER382, PHE384 e o ligante. O
limite máximo estabelecido para as interações foi fixado em 2,0 Å e o máximo em 3,0 Å.
Figura 6 - Em cinza encontra-se o grupo heme, o composto SB39, e o resíduo CYS470. Em azul encontra-se os
resíduos que fazem ligações de hidrogênio com o composto SB39.
32
Fonte: elaborado pelo autor.
Considerando a melhor conformação encontrada para o clotrimazol, foi observada
uma distancia de 3.55Å entre o nitrogênio reativo do grupo azólico com o átomo de ferro e
possíveis ligações de hidrogênio entre os resíduos GLY310, TYR140 com o clotrimazol.
Figura 6 - em cinza encontra-se o grupo heme, o clotrimazol, e o resíduo CYS470. Em azul encontra-se os
resíduos que fazem ligações de hidrogênio com o clotrimazol.
33
Fonte: elaborado pelo autor
As ligações de hidrogênio entre o receptor e o inibidor foram tidas como indicativos
para estabilização do complexo, por serem importantes interações não-covalentes existentes
nos sistemas biológicos, sendo responsáveis pela estabilidade das conformações bioativas.
Com a aplicação do docking, os sistemas biomoleculares entre proteína-clotrimazol,
proteína-sb39 e proteína-lanosterol (encotrado em complexo com a estrutura 4LXJ
diretamente do PDB), foram submetidas à solvatação em uma esfera de água de 50Å de
diâmetro para incorporar todo o sistema sem que nenhuma parte da proteína fique fora do
ambiente aquoso.
Para reduzir drasticamente o tempo de simulação e estabelecer um parâmetro de
analise satisfatório para o sistema, foi utilizado um artificio chamado de CLA (Cutting Line
for Analysis) excluindo átomos de água a uma distancia de 10Å da proteína.
Figura 7 - A esquerda proteína emergida em esfera de água aproximadamente 145.000 átomos, a direita proteína
emergida em água até 10Å de distancia da proteína, aproximadamente 27.000.
34
Fonte: Elaborada pelo autor.
Com base nas simulações de dinâmica molecular para os três sistemas moleculares
podê-se perceber uma variação de conformações no sitio ativo da proteína evidenciando uma
acomodação da estrutura macromolecular com os ligantes descritos, isto acontece devido ao
fato da dinâmica molecular considerar a proteína alvo como uma estrutura flexível.
Nas acomodações, ocorreram diversas alterações no sítio de ligação para estabilizar os
compostos submetidos ao docking com isso, modificou-se o comprimento de ligação do
nitrogênio reativo dos compostos frente ao ferro do grupo heme.
Figura 8 - Distância mais estabilizada encontrada através de dinâmica molecular foi de 2,62Å.
Fonte: elaborado pelo autor
35
Após a estabilização do sistema clotrimazol-proteína, as variações do comprimento de
ligação entre o ferro e o nitrogênio estão entre 2,60Å a 2,66Å. A posição mais estável
encontrada para o sistema encontrou uma distancia de 2,62Å.
Figura 9 - Distância mínima encontrada através de dinâmica molecular para o SB39-HEME foi de 2,32Å.
Fonte: elaborado pelo autor
No sistema SB39-proteína as variações do comprimento de ligação entre o nitrogênio
do ligante com o ferro do grupo heme estão compreendidas entre 2,29Å a 2,34Å. A
conformação mais estável verificada através da estabilização admite um valor de 2,32Å para a
estrutura do sistema.
Nos dois sistemas analizados, o sitio de ligação da hemeproteina sofre deformações
para acomodar de forma mais satisfatória os ligantes em seu interior, otimizando assim, os
dados obtidos através do docking. Após as analises observa-se um comprimento de ligação
menor para o composto sb39 do que para o clotrimazol.
A estabilização desta ligação ferro-nitrogênio é típica para compostos azóis o que já
era esperado para o clotrimazol, no entanto, para o nitrogênio do sb39 verifica-se uma
relevante afinidade pelo ferro do grupo heme de acordo com a dinâmica molecular.
De acordo com os comprimentos de ligações definidos na literatura, os compostos
sb39 e clotrimazol estão dentro da zona aceitável Para realizar uma ligação coordenada com o
átomo de ferro do grupo heme. Visto que o comprimento de ligação do sb39 está próximo do
36
comprimento de ligação do fluconazol, um dos melhores inibidores da ação da 14alpha-
desmetilase. (Tabela 2).
Tabela 2 - Distância entre o átomo de ferro do grupamento heme das 14alpha-desmetilase e o atómo de
nitrogênio do inibidores depositadas no PDB.
Estrutura
PDB DFN* Inibidores
2W0B 2.11 3-{[(4-metilfenil)sulfonil]amino} propil piridina-4-ilcarbamato
2W0A 2.17 n-[(1s)-2-metil-1-(piridina-4-ilcarbamoil)propil]ciclohexanecarboxamida
2W09 2.19 Cis-4-metil-n-[(1s)-3-(metilsulfanil)-1-(piridina-4-ilcarbamoil)propil] nocarboxamida
1EA1 2.34 Fluconazol
1E9X 2.40 fenillimidazol
2CIB 2.48 (2s)-2-[(2,1,3-benzotiadiazol-4-ilsulfonil)amino]-2-fenil-n-piridina-4-ilacetamida
2CI0 2.68 (2r)-2-fenil-n-piridina-4-ilbutanamida
Fonte: PACHECO, A. G. M. 2009.
DFN*: distancia em angstrom medida entre o átomo de ferro do grupo heme e o nitrogênio do inibidor das
14alpha-desmetilase depositadas no PDB.
De acordo com o gráfico da avaliação do comprimento de ligação dos compostos,
observa-se uma estabilização do comprimento de ligação em aproximadamente 38 frames. A
pequena variação do comprimento de ligação expressa uma interação muito forte entre F-N
que é característica de uma ligação coordenada de acordo com a dinâmica molecular.
Gráfico 1 - Comprimento de ligação para os compostos sb39 e clotrimazol (bond) versus os quadros de
simulações de dinâmica molecular (frame).
Fonte: elaborado pelo autor.
2,00
2,20
2,40
2,60
2,80
3,00
3,20
3,40
3,60
3,80
4,00
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
Bon
d
Frames
ligação Ferro-Nitrogênio
Clotrim…SB39
37
Através do calculo da oscilação da posição inicial da proteína foi gerado o gráfico
RMSD indicando uma maior variação da posição inicial para o sistema proteína-sb39
estabilizando-se em aproximadamente 1,7nm, para o sistema proteína-clotrimazol a
estabilização ocorre em 1,5nm. Com relação ao tempo, os dois sistemas iniciam o grau de
estabilização em 1,7 ns.
Gráfico 2 - RMSD da simulação de dinâmica molecular para o sistema proteína ligante.
Fonte: elaborado pelo autor.
Foi realizado o rmsd para os resíduos a 4Å de distancia dos ligantes a fim de plotar o
gráfico referente à oscilação do sítio ativo frente aos compostos. Observa-se uma oscilação
maior para o composto sb39 na acomodação do sitio ativo da proteína em relação ao
clotrimazol.
Gráfico 3 - RMSD da simulação dos resíduos encontrados a 4Å de distancia dos ligantes.
Fonte: Elaborado pelo autor.
38
As ligações realizadas pelos ligantes estão expressas na tabela 2. Os critérios
utilizados para observar as ligações de hidrogênio realizadas pela simulação foi que a
distancia entre o os átomos seria de no máximo 3Å e o ângulo entre os átomos maiores que
120°. Com a dinâmica molecular e a modificação do sitio ativo para adaptação dos ligantes no
grupamento heme, é observado uma maiores quantidades de ligações de hidrogênio para o
clotrimazol do que pelo composto sb39, provavelmente devido a melhor acomodação do
clotrimazol no sitio de ligação.
Tabela 3 - Ligações de hidrogênio realizadas pelos ligantes.
Resíduos clotrimazol Sb39
GLY310 96.37% 83.65%
MET313 97.55% -----
TYR140 89.00% -----
LEU380 ------ 95.00%
MET509 98.22% -----
Fonte: Elaborado pelo autor.
Finalizando o estudo computacional, foi realizado uma simulação de direcional
molecular (SMD) para analisar a energia envolvida na entrada dos compostos pelo canal da
proteína até o sitio ativo. Para esta simulação foi utilizado a direcional do lanosterol como
energia de referencia versus os resíduos do canal da proteína para comparar estes parâmetros
de energia com os ligantes utilizados.
Gráfico 4 - SMD da simulação da dinâmica molecular do lanosterol, sb39 e clotrimazol.
Fonte: elaborado pelo autor.
39
6. CONCLUSÃO
A descoberta de novos compostos antifúngicos que possuam ação frente à 14alfa-
desmetilase (CYP51) apresenta-se como um grande desafio na área de pesquisas cientificas.
Devido ao amplo espectro de ação de compostos azólicos aplicado no tratamento de doenças
parasitarias, especialmente, fúngicas.
O estudo de modelagem molecular realizado teve o objetivo de analisar o composto
sb39 em comparação com um antifúngico utilizado atualmente e comparar as interações entre
estes compostos. Com relação às interações, foi verificado uma proximidade interessante
entre a ligação Ferro-Nitrogênio para o composto sb39 estabilizada em 2,32Å, este
comprimento de ligação indica que possivelmente existe uma ligação coordenadas neste
espaço de interação molecular, sendo uma característica importante para inibição da 14alfa-
desmetilase.
Foi analisado o RMSD para os resíduos encontrados no sítio ativo da proteína a 4Å de
distancia dos ligantes durante a estabilização do sistema molecular. Para o clotrimazol, foi
observado uma leve acomodação do ligante frente ao sítio ativo da proteína representado pela
suave variação de localização dos resíduos representados pelo gráfico 3. Para o composto
sb39 estima-se que o sítio ativo teve grandes deformações para acomodação do ligante
ocasionando um alto grau de variação da posição inicial da proteína, desfavorecendo boas
interações no ambiente de ligação.
As ligações de hidrogênio identificadas através de dinâmica molecular indicam uma
quantidade maior de ligações do composto clotrimazol com o sítio ativo da proteína,
acarretando uma melhor acomodação e possivelmente maior estabilização de ligação no sítio.
De acordo com o gráfico de direcionais, foi verificado um aumento de força de
deslocamento mediante cada composto utilizado, o lanosterol foi utilizado como base para os
estudos de direcionais calculados através de dinâmica. O composto sb 39 obteve altas taxas de
força aplicadas ao movimento direcional mostrando-se desfavorável o acesso ao sítio de
ligação. De acordo com os padrões específicos estipulados pelo núcleo de desenvolvimento da
universidade de Illinois, estima que uma força de deslocamento maior que 600 pN não é
favorável a direcional natural de deslocamento sobre canais de proteínas.
Os resultados obtidos estimam que o composto sb39 comparado aos dados do
composto clotrimazol tenha uma maior afinidade com o ferro localizado no centro do grupo
heme, contudo, o composto sb39 demonstra maior dificuldade de deslocamento até a chegada
no sítio de ligação.
40
7. REFERÊNCIAS
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