Banca de DEFESA: HENRIQUE BARBOSA SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : HENRIQUE BARBOSA SILVA
DATA : 27/03/2025
HORA: 09:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/sala/henrique-88
TÍTULO:

Identificação de novos hit compounds frente ao Trypanosoma cruzi através de Machine Learning e técnicas experimentais

PÁGINAS: 133
RESUMO:

A tripanossomíase americana, também conhecida como doença de Chagas, é causada pelo protozoário Trypanosoma cruzi e apresenta opções limitadas de tratamento. Os produtos naturais naturais oferecem vários metabolitos estruturalmente complexos com actividades biológicas, incluindo aqueles com potencial anti-T. cruzi. A descoberta e o desenvolvimento de protótipos baseados em produtos naturais apresentam frequentemente múltiplas fases que poderiam ser facilitadas por técnicas de aprendizagem de maquina para fornecer um método rápido e eficiente de selecionar novos candidatos. Usando Random Forest e k-Nearest Neighbors, foram construídos dois modelos para prever a atividade biológica de produtos naturais de plantas contra as formas intracelulares de T. cruzi. O diterpenóide andrografolideo foi identificado a partir de um virtual screening como um composto promissor. Em seguida, foi isolado de Cymbopogon schoenanthus e caracterizado quimicamente por análise de dados espectometricos e espectroscopicos. O andrografolideo teve sua atividade avalilada contra as formas tripomastigota e amastigota de T. cruzi, apresentando valores de IC50 de 29,4 e 2,9 μM, respectivamente, enquanto o fármaco padrão benznidazol apresentou valores de IC50 de 17,7 e 5,0 μM, respetivamente. Adicionalmente, o composto isolado exibiu uma citotoxicidade reduzida (CC50 = 92,8 μM) contra células de mamíferos e proporcionou um índice de seletividade (SI) de 32, semelhante ao do benznidazol (SI = 39). A partir das análises in silico, podemos concluir que o andrographolide preenche muitos dos requisitos implementados pela DNDi para ser um lead compound. Portanto, este trabalho foi capaz de obter modelos de machine learning capazes de predizer a atividade de compostos contra formas intracelulares de T. cruzi. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1623577 - JOAO HENRIQUE GHILARDI LAGO
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - VINICIUS GONCALVES MALTAROLLO - UFMG
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - KAHLIL SCHWANKA SALOME - UFPR
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - MARCUS TULIUS SCOTTI - UFPB
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - ALBERTO DE OLIVEIRA - UFU
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - Fernando Batista da Costa - USP
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - Nídia Cristiane Yoshida - UFMS
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - Gerardo Magela Vieira Junior - UFPI