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Tipo: Dissertação
metadata.dc.title: Aplicação de metodologias in silico de predição de toxicidade de substâncias bioativas candidatas a fármacos para o tratamento da COVID-19
metadata.dc.title.alternative: Application of in silico methodologies for predicting the toxicity of bioactive substances as drug candidates for the treatment of COVID-19
Autor(es): Jonco, Jáizor da Silva
Primeiro Orientador: Paula, Fávero Reisdorfer
Resumo: A COVID-19 é uma enfermidade viral causada por um coronavírus que resultou em milhões de mortes ao redor do planeta. Vários fármacos têm sido sugeridos e utilizados para o para o tratamento da COVID-19, sendo muitos destes utilizados na terapêutica de outras patologias e tem proposta de reposicionamento farmacológico para atenuar os efeitos causados pelo vírus. Entre os fármacos utilizados de maneira indiscriminada pela população estão os considerados “kit covid” e duas propostas de fármacos novos, como o molnupiravir e o nirmatrelvir. O coquetel empregado no kit covid não tem atividade antiviral comprovada e não apresenta benefício para os pacientes atingidos. Estas substâncias e seus produtos de biotransformação não têm toxicidade totalmente estabelecida e estudos sobre os danos potenciais causados pelo uso inadequado devem ser realizados. O trabalho de pesquisa envolveu a aplicação de métodos in sílico no estudo de biotransformação e predição dos efeitos tóxicos potenciais de substâncias usados no combate ao vírus SARS-CoV-2. A geração de metabólitos desconhecidos foi determinada pelo software Biotransformer e avaliação de metabolismo de pequenas moléculas em tecidos humanos. Dosfármacos cloroquina, azitromicina e a ivermectina (B1a/b) do “kit covid”. Os fármacos e os produtos gerados tiveram o risco de efeitos mutagênico, tumorigênico, irritante, tóxico ao sistema reprodutivo (Osiris Property Explorer), hepatotoxicidade e genotoxicidade (pKCSM) avaliados. A busca de metabólitos resultou em 17, 28, 35/38 produtos de biotransformação para a cloroquina, azitromicina e ivermectinas (B1a/b), respectivamente. A cloroquina apresentou risco de efeito mutagênico, irritante, genotóxico e hepatotóxico. E os 17 produtos gerados apresentaram efeito mutagênico, e 11 efeitos irritantes, sendo o metabólito acetaldeído o mais tóxico nos parâmetros avaliados, em especial de causar hepatotoxicidade. A azitromicina apresentou baixos riscos teóricos de toxicidade, com exceção ao risco de hepatotoxicidade. 27 de seus metabólitos também apresentaram este risco, com exceção de apenas um. As ivermectinas apresentaram efeito potencial hepatotóxico com o uso do pKCSM, sendo que o software Osíris não apresentou capacidade de resolução na previsão da toxicidade para estes compostos. Os resultados indicam que uso concomitante destes fármacos e seus produtos de biotransformação gerados podem potencializar o efeito hepatotóxico predito nestes estudos. Este fato pode ser agravado por uso em longos períodos de tempo. A predição de produtos de biotransformação e da toxicidade permitiu a obtenção de informações adicionais as da literatura sobre a toxicidade do uso inadequado do “kit covid”.
Abstract: COVID-19 is a viral disease caused by the coronavirus that has resulted in millions of deaths around the planet. Several drugs have been suggested andused for the treatment of COVID-19, many of which are used in treatment of other pathologies and proposes a pharmacological repositioning to mitigate the effects caused by the virus. Among the drugs used indiscriminately by the population are the so-called “covid kit” and two proposals for newer drugs such as molnupiravir and nirmatrelvir. The cocktail used in the covid kit has no proof of antiviral activity and neither shows benefit to the affected patients. These substances and their biotransformation products do not have fully established toxicity; studies on the potential harm caused by the improper use of them must be carried out. The research work involved the application of in silico methods in the study of biotransformation and prediction of potential toxic effects from substances used to fight the SARS-CoV-2 virus. The generation of unknown metabolites was determined by the software Biotransformer and by the assessment of small molecule metabolism in human tissue. The drugs were chloroquine, azithromycin and ivermectin (B1a/b) from the “covid kit”. The drugs and the generated products had the risk of mutagenic effects, tumorigenic, irritant and toxic to the reproductive system (Osiris Property Explorer), hepatotoxicity and genotoxicity (pKCSM) evaluated. The search for metabolites resulted in 17, 28, 35/38 biotransformation products for chloroquine, azithromycin and ivermectins (B1a/b), respectively. Chloroquine presented a risk of mutagenic, irritating, genotoxic and hepatotoxic effects. The 17 generated products showed mutagenic effect, and 11 irritating effects, being the acetaldehyde metabolite the most toxic in the parameters evaluated, especially causing hepatotoxicity. Azithromycin presented low theoretical risks of toxicity, excepting the risk of hepatotoxicity. 27 of its metabolites also showed this risk, with the exception of only one. Ivermectins had a potential hepatotoxic effect when used with the pKCSM, and the Osiris software did not show resolving ability in predicting toxicity for these compounds. The results indicate that the concomitant use of these drugs and their biotransformation generated products can potentiate the hepatotoxic effect predicted in these studies. This fact can be aggravated by the use of them over long periods of time. The prediction of biotransformation products and toxicity granted the obtainment of additional information to the literature about the toxicity of inappropriate use of the “covid kit”.
metadata.dc.subject: Toxicity in Silico
SARS-CoV-2
Drugs
Toxicidade in Silico
SARS-CoV-2
Fármacos
Kit Covid
CNPQ: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Uruguaiana
Curso: Mestrado Acadêmico em Ciências Farmaceuticas
metadata.dc.identifier.citation: JONCO, Jáizor Da Silva. Aplicação de metodologias in silico de predição de toxicidade de substâncias bioativas candidatas a fármacos para o tratamento da COVID-19. 116 p. Dissertação (Mestrado em Ciências Farmacêuticas) - Universidade Federal do Pampa, Uruguaiana, 2022.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.uri: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8428
metadata.dc.date.issued: 2022
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Mestrado em Ciências Farmacêuticas

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