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Orientador: Prof. Dr. Luis Paulo Barbour Scott Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Biossistemas, 2014. A Tioredoxina (Trx) é uma proteína presente desde bactérias até humanos. Esta proteína multifuncional está relacionada a diversos processos como transcrição, apoptose, estresse oxidativo, etc. Seu principal papel é a redução de pontes dissulfeto de seus substratos. A Trx em humanos (hTrx) está relacionada a regulação de processos fisiológicos e doenças, incluindo câncer, doenças cardiovasculares e envelhecimento, o que a torna alvo de grande interesse para desenvolvimento de fármacos. Na tioredoxina citosólica e nuclear (hTrx1), apesar das cisteínas 62 e 69 estarem parcialmente enterradas, resultados experimentais mostraram que elas podem formar complexos covalentes com pequenas moléculas e até mesmo com proteínas. Devido a estes fatos, a descrição de sítios de ligação e de mecanismos de exposição das cisteínas pode contribuir na elaboração de estratégias e no design de fármacos. Com esta finalidade, foi empregada a Análise de Modos Normais (NMA) para investigar as mudanças conformacionais que levam à exposição das cisteínas e a exposição de regiões candidatas a sítios de ligação. Com a NMA foi possível identificar movimentos que levam a exposição de regiões hidrofóbicas e a exposição das cisteínas 62 e 69. Os resultados mostraram também a exposição de duas regiões hidrofóbicas, uma devida à abertura da hélice 3 e outra à abertura das hélices 2 e 4. Duas estruturas cristalográficas presentes no PDB, de mutantes da Trx, mostram a abertura da hélice 3, sugerindo esta como uma região para o design de inibidores. Os resultados mostram que este movimento pode ocorrer na estrutura nativa. A abertura das hélices 2 e 4 levou à exposição da região hidrofóbica, sugerindo esta como um novo local para o design de fármacos. A NMA se mostrou de grande valia para o estudo de sítios de ligação, sendo que os resultados apresentados estão de acordo com os dados experimentais. Os resultados do servidor web FTMAP reforçaram estas regiões hidrofóbicas como de interesse para o design de fármacos, uma vez que encontrou conjuntos de pequenos ligantes orgânicos nestas regiões. Os resultados de docking molecular de Fenotiazinas e Tiossemicarbazonas indicaram estas como bons compostos para testes in vitro. Os resultados do docking desses compostos nas estruturas geradas para o modo 16 e sítio H1H3 podem indicar o mecanismo da diminuição do número de grupos tióis livres através do bloqueio do acesso a Cys 69 e possível alteração da dinâmica da exposição da Cys 62. O resultado do virtual screening do sítio H1H3 com a biblioteca Diversity Set II sugeriu uma nova classe de compostos para testes in vitro. Thioredoxin (Trx) is a protein that can be found from bacterias to human beings. This multifunctional protein is related to several processes, such as: transcription, apoptose, oxidative stresses, among others. The protein¿s main role is to reduce the substrate¿s disulfide bridges. Trx in human beings (hTrx) is related to physiological regulation processes and diseases - including cancer, cardiovascular diseases and aging - which makes this protein of great interest for drug development. Despite cysteines 62 and 69 being partially buried, nuclear and cytosolic thioredoxin (hTrx1) experimental results show that they can form covalent bonds with small molecules and even with proteins. Due to these facts, a description of the binding sites and cysteines exposure mechanisms can contribute in the elaboration strategy and drug design. For this purpose, Normal Modes Analysis (NMA) was applied in order to investigate conformational changes that expose cysteines and hydrophobic regions candidates to binding site. With NMA it was possible to identify motions that expose hydrophobic regions as well as cysteines 62 and 69. Results also show the exposure of two hydrophobic regions, one due to the opening of helix 3 and another one due to the opening of helices 2 and 4. Two crystallographic structures of mutants, found in the PDB database, showthe opening of helix 3, suggesting that this region is stable enough to be a target for inhibitors design. Results show that this motion can occur in the wild type structure. The opening of helices 2 and 4 lead to the exposure of the hydrophobic region, suggesting the region as a new site for drug design. NMA showed to be valuable in the study of binding sites, once results obtained are in accordance with experimental data. Results from the FTMAP web service reinforce these hydrophobic regions as interesting ones as sites for drug design, since clusters of small organic ligands were found in these regions. The Phenothiazines and Semithiocabazones molecular docking results indicate those compounds as good candidates for in vitro tests. The docking results in structures of mode 16 and binding site H1H3 can indicate the free thiol decrease mechanism through block access of Cys 69 and possible modification of Cys 62 exposure dynamic. Virtual screening results of H1H3 binding site with Diversity Set II compounds library suggested a new class of compounds for in vitro tests.

Orientador: Luis Paulo Barbour Scott. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação.

Orientadora: Profa. Dra. Ana Ligia Scott Coorientador: Prof. Dr. Eric Allison Philot Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2020. Neste trabalho investigou-se a aplicação de um novo protocolo para amostrar o espaço conformacional de estruturas protéicas por meio da perturbação local de ângulos diedrais (definidos entre C) e utilizando de janelas deslizantes ao longo da sequência da macromolécula. Esse tipo de protocolo pode ser útil no estudo de estabilidade de proteínas e no estudo de processos de mudança conformacional. O protocolo é inspirado na MDeNM (Molecular Dynamics with excited Normal Modes), na qual a excitação é calculada a partir dos ângulos diedrais ao invés de modos normais. As duas etapas fundamentais são: i) excitação por meio de perturbação dos diedros e ii) a perturbação é feita através do método de janelas deslizantes. A primeira etapa está relacionada com varredura local do espaço conformacional, e a segunda está associada com uma maior contribuição dos primeiros vizinhos para estabilidade local. Para validação do protocolo, aplicamos a nova metodologia no domínio SH3 por ser amplamente utilizadas na validação de novas metodologias e por possuir suas propriedades estruturais e termodinâmicas bem caracterizadas. A análise dos dados da simulação e a comparação com dados experimentais indicam que o protocolo foi eficiente para amostrar estruturas transientes entre o estado nativo e o estado de intermediário segundo alguns parâmetros utilizados como: número de contatos nativos, RMSF, ligações de hidrogênio, e contatos HP. A análise dos resultados também permite supor que esse protocolo foi mais eficiente que a dinâmica molecular livre na perturbação das estruturas. In this work, we investigated the application of a new protocol to sample the conformational space of protein structures through the local disturbance of dihedral angles (defined between C) and using sliding windows along the sequence of the macromolecule. This type of protocol can be useful in the study of protein stability and in the study of processes of conformational change. The protocol is inspired by MDeNM (Molecular Dynamics with excited Normal Modes), in which the excitation is calculated from the dihedral angles instead of normal modes. The two fundamental steps are: i) excitation through the dihedral disturbance and ii) the disturbance is done through the sliding window method. The first step is related to local scanning of the conformational space, and the second is associated with a greater contribution of the first neighbors to local stability. To evaluate the protocol, applied new methodology in SH3 domain by be widely used in the validation of new methodologies because they have their structural and thermodynamic properties well characterized. The analysis of the simulation data and the comparison with experimental data indicate that the protocol was efficient to sample transient structures between the native state and the intermediate state according to some parameters used such as: number of native contacts, RMSF, hydrogen bonds, and contacts HP. The analysis of the results also allows to suppose that this protocol was more efficient than the free molecular dynamics to disturb the structures.

Orientadora: Profa. Dra. Ana Ligia Scott Coorientador: Prof. Dr. Eric Allison Philot Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018. A expectativa de vida média da população mundial vem crescendo gradualmente, acompanhada de doenças neurodegenerativas como: Parkinson, Alzheimer, Esclerose Lateral Amiotrófica, Diabetes Tipo II, doença de Huntington e Atrofia Muscular Espinhal. Atualmente, gastam-se bilhões de dólares com o tratamento dessas doenças, o que destaca a importância e a necessidade de investir esforços no estudo e entendimento dos mecanismos moleculares envolvidos. Apesar de um número significativo de pesquisas conduzidas, essas patologias e os mecanismos moleculares envolvidos não estão completamente compreendidos até esse momento. Essas doenças degenerativas geralmente envolvem algum tipo de processo de agregação de proteínas, que são macromoléculas envolvidas no processo biológico e cuja função depende de sua estrutura tridimensional (3D) ou conformação nativa. O estudo dos mecanismos moleculares que levam à agregação pode ajudar no desenvolvimento de medicamentos e terapias. Existem diversos trabalhos que investigam a possibilidade de predição de regiões propensas à agregação na proteína. Alguns desses trabalhos fazem uso de métodos computacionais baseando-se em dados experimentais. O uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina (AM) vem sendo utilizado com bastante êxito na área de bioinformática na busca de padrões, classificações e predições de dados. Esse trabalho de mestrado teve como objetivo principal, o desenvolvimento de uma ferramenta de predição de regiões da proteína propensas à agregação, baseando-se na sequência primária da proteína e utilizando técnicas de Aprendizagem de Máquina. No decorrer do projeto foram estudados os processos envolvidos com o folding proteico, o fenômeno da agregação de proteínas, algumas características físico-químicas, alguns métodos de predição de propensão de agregação de proteínas, algumas bases de dados de proteínas disponíveis, bem como algoritmos e ferramentas de Aprendizagem de Máquina (AM). Com base nesses estudos foi desenvolvido então o aplicativo MAGRE, como o objetivo de efetuar a predição de regiões propensas à agregação da proteína utilizando técnicas de Aprendizagem de Máquina. Os resultados obtidos foram comparados com alguns preditores encontrados na literatura como o Aggrescan e o Zyggregator e demonstraram índices de acertos relevantes na predição de regiões propensas a agregação de proteínas. The average life expectancy of the world population has been growing gradually followed by neurodegenerative diseases such as: Parkinson's, Alzheimer's, Amyotrophic Lateral Sclerosis, Type II Diabetes, Huntington's Disease and Spinal Muscular Atrophy. Currently, billions of dollars are spent on the treatment of these diseases, which highlights the importance and necessity of investing efforts in the study and understanding of the molecular mechanisms involved. Despite a significant number of studies conducted, these pathologies and the molecular mechanisms involved are not fully understood until now. These degenerative diseases usually involve some sort of process of aggregation of proteins, which are macromolecules involved in the biological process and whose function depends on its threedimensional (3D) structure or native conformation. The study of the molecular mechanisms that lead to aggregation can help in the development of drugs and therapies. There are several studies that investigate the possibility of prediction of regions prone to aggregation in the protein. Some of these works make use of computational methods based on experimental data. The use of Machine Learning (AM) techniques has been used with great success in the area of bioinformatics in the search of standards, classifications and predictions of data. This master's work had as main objective, the development of a tool to predict regions of the protein prone to aggregation, based on the primary sequence of the protein and using Machine Learning techniques. During the course of the project, we studied the processes involved in protein folding, the phenomena of protein aggregation, some physicochemical characteristics, some protein aggregation propensity prediction methods, some available protein databases, as well as algorithms and Machine Learning (AM) tools. Based on these studies, the MAGRE application was developed as the objective of predicting regions prone to protein aggregation using Machine Learning techniques. The results obtained were compared with some predictors found in the literature such as Aggrescan and Zyggregator and demonstrated indexes of relevant hits in the prediction of regions prone to protein aggregation.

Orientadora: Profa. Dra. Káthia Maria Honório Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia/Química, Santo André, 2018. O câncer é caracterizado pela proliferação e crescimento descontrolado de células transformadas. Desta forma, o presente trabalho, tem como objetivo estudar o alvo ALK-5 (alvo relacionado ao câncer de mama) e sua inibição empregando métodos computacionais. Sendo assim, o trabalho realizou simulações computacionais utilizando métodos com o formalismo clássico (acoplamento molecular, dinâmica molecular e cálculos de energia livre) e mecânico quântico (QM/MM, NBO, QTAIM). Os resultados do estudo mostraram que a partir do acoplamento molecular, foi possível obter as possíveis conformações bioativas de seis moléculas inibidoras de ALK-5. Pelas simulações de dinâmica molecular, foi possível verificar o comportamento dinâmico dos seis inibidores no sítio ativo de ALK-5. A partir resultados obtidos pelas simulações de dinâmica molecular, os valores de energia livre foram estimados, sendo que para o inibidor 1 (mais ativo), os valores foram menores: EMM-GBSA = -52,3923 kcal/mol, EMM-PBSA = -37,7624 kcal/mol) e ESIE = -11,56 kcal/mol. O próximo método que foi estudado, foi o ONIOM (B3LYP/ccpVDZ:UFF), onde as conformações baseadas na estrutura eletrônica dos inibidores e os resíduos principais do sítio ativo de ALK-5, foram geradas. Para a análise NBO, os valores de ?E² mostram que a interação de troca de par eletrônico mais intensa ocorre entre os orbitais LP N (inibidor 1) e BD* O-H (Tyr249), sendo que o valor é 11,89 kcal/mol. A interação menos intensa ocorre entre os orbitais LP N (inibidor 4) e BD* N-H (His283), sendo que o valor de ?E² é 0,81 kcal/mol. Para a análise QTAIM, foi possível observar a partir dos valores de ? e ?2? dos BCPs das interações intermoleculares que os inibidores 1, 2 e 3 realizam um número maior de ligações de hidrogênio com os resíduos principais de ALK-5. Portanto, a utilização das dos métodos computacionais que empregaram formalismo clássico e mecânico quântico, que foram empregados nesse trabalho, mostrou-se importante para um maior entendimento sobre a inibição do alvo ALK-5, desta forma, os dados também são importantes no estudo do planejamento de novos inibidores de ALK-5. Cancer is characterized by uncontrolled proliferation and growth of transformed cells. Thus, the present work aims to study the ALK-5 target (target related to breast cancer) and its inhibition using computational methods. Thus, the work performed computational simulations using methods with classical formalism (molecular docking, molecular dynamics and free energy calculations) and quantum mechanics (QM/MM, NBO, QTAIM). The results showed that, from the molecular docking, it was possible to obtain the possible bioactive conformations of six ALK-5 inhibitors. From the molecular dynamics simulations, it was possible to verify the dynamic behavior of the six inhibitors in the active site of ALK-5. From the results obtained from the molecular dynamics simulations, the values of free energy were estimated and, for the inhibitor 1 (the most active), the values were lower: EMM-GBSA = -52,3923 kcal/mol, EMM-PBSA = -37,7624 kcal/mol) and ESIE = -11,56 kcal/mol. The next method employed was ONIOM (B3LYP / cc-pVDZ: UFF), where the conformations based on the electronic structure of the inhibitors and the main residues of the active site of ALK-5 were generated. For the NBO analysis, the values of ?E² showed that the most intense electronic torque exchange interaction occurs between LP N (inhibitor 1) and BD* O-H (Tyr249) orbitals, with a value of 11.89 kcal / mol. The least intense interaction occurs between the LP N (inhibitor 4) and BD * N-H (His283) orbitals, with the value of ?E² = 0,81 kcal/mol. From the QTAIM analysis, it was possible to observe from the values of ? e ?2? of BCPs of intermolecular interactions that the inhibitors 1, 2 and 3 perform a greater number of hydrogen bonds with the major residues of ALK-5. Therefore, the use of the computational methods with classic formalism and quantum mechanics, which were used in this work, proved important for a better understanding of the inhibition of the ALK-5 target, as well as the design of new ALK-5 inhibitors.