USO DA BIOINFORMÁTICA PARA SELECIONAR MOLÉCULAS CANDIDATAS A FÁRMACOS - Costa, Jullyana Bicalho; dos Santos, Tainara Soares; Franco, Larissa Moura de Matos; Sathler, Ana de Araújo; Pereira, Michelle Bueno de Moura; Antunes, João Eustáquio (LUMEN ET VIRTUS, 2025)
O desenvolvimento de novos fármacos pode apresentar diversos problemas, sendo um importante gargalo deste processo a capacidade de conciliar uma molécula que seja um potente inibidor farmacológico e que também tenha sua síntese possível de ser executada. Estudos computacionais prévios devem ser executados para direcionar moléculas com bons parâmetros farmacocinéticos, alta atividade biológica e também grande possibilidade de serem sintetizadas. Dentre várias ferramentas computacionais usadas no estudo de novos fármacos tem-se aquelas usadas para a predição de parâmetros farmacocinéticos. Após a identificação e validação de um alvo farmacológico, por exemplo, enzimas quinases em câncer, pode-se planejar moléculas promissoras para este alvo. Se o tipo de câncer for cerebral estudos de moléculas promissoras com a capacidade de atravessar a barreira hematoencefálica podem contribuir de maneira expressiva. Assim, o objetivo deste estudo é realizar estudos computacionais para seleção de moléculas promissoras para o tratamento de câncer cerebral. Para realização deste estudo foram selecionadas 98 moléculas. Como critério para essa seleção foi, primeiramente, avaliar a possibilidade de síntese destas moléculas. Em seguida, estudos computacionais realizados para avaliar parâmetros farmacocinéticos, capacidade de inibir quinases e de atravessar a barreira hematoencefálica. O resultado obtido neste estudo permitiu selecionar cinco moléculas mais promissoras. Tais moléculas poderão ser sintetizadas e testadas em experimentos in vitro. Pode-se concluir, portanto, que tal estudo permitiu a redução de um número considerado elevado de moléculas propostas para um número reduzido daquelas consideradas mais promissoras, reduzindo assim o tempo e dinheiro para o desenvolvimento de moléculas promissoras para o tratamento de desse tipo de câncer.