@PHDTHESIS{ 2016:1723237563,
 	title = {Triagem virtual em banco de dados de ligantes considerando propriedades físico-químicas de um modelo de receptor totalmente flexível},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7178",
 	abstract = "Modelos farmacofóricos têm sido amplamente utilizados no processo de triagem virtual de ligantes, permitindo selecionar ligantes que contenham as propriedades físicoquímicas essenciais em um arrranjo espacial adequado. Essas propriedades são obtidas a partir da avaliação das interações similares identificadas de complexos receptor-ligante conhecidos. Atualmente, esses modelos farmacofóricos baseados em ligantes são dependentes das características físico-químicas presentes nos complexos receptor-ligante conhecidos. Desta forma, o modelo farmacofórico gerado pode negligenciar as proteínas que não possuem ligantes complexados conhecidos e cujas propriedades físico-químicas não estabelecem interação nos complexos avaliados. Ou seja, regiões dentro da cavidade que não interagem com o conjunto de ligantes geradores do modelo farmacofórico e que podem permitir a interação de ligantes estruturalmente diferentes não estão incluídas nessa busca seletiva. Além disso, diversos autores têm mostrado que não considerar a flexibilidade da proteína no processo de seleção de candidatos a fármacos acaba limitando significativamente a precisão dos resultados. Assim, esta tese apresenta um novo método para realizar uma triagem virtual de ligantes baseada na avaliação das propriedades físico-químicas 3D da cavidade de ligação do substrato, e sem a presença de ligantes complexados, de estruturas representativas de um modelo de Receptor Totalmente Flexível (FFR). O resultado desse método permite identificar modelos farmacofóricos 3D de regiões flexíveis que podem não ser obtidos de modelos desenvolvidos apenas a partir de estruturas cristalinas de complexos receptor-ligante. Uma lista de hipóteses farmacofóricas é proposta para selecionar um conjunto de ligantes do banco de dados ZINC. Testes da eficácia desse método foram baseados em experimentos de cross docking com um modelo de FFR de 19,5 ns da enzima InhA de Mycobacterium tuberculosis. Os experimentos de docagem molecular com o conjunto de ligantes selecionado mostraram que 95,0% desse conjunto obtiveram valores negativos de FEB, sendo 20,6% desses valores melhores que os valores de FEB obtidos com experimentos de docagem com a estrutura cristalina que gerou o modelo avaliado. Esses resultados promissores comprovam que o método desenvolvido tem condições de ser uma importante ferramenta de apoio aos pesquisadores na busca por novos candidatos a fármacos, acelerando o processo de seleção dos possíveis candidatos a serem testados com modelos FFR de moléculas alvo. O método apresentado também fornece uma ótima forma de avaliar o modelo FFR empregado, possibilitando ao especialista de domínio identificar se as regiões obtidas são realmente acessíveis na proteína investigada.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informática}
}