PLANEJAMENTO RACIONAL DE FÁRMACOS COM ATIVIDADE ANTI-INFLAMATÓRIA NO RECEPTOR ADENOSINA TIPO 2 (A2AR)
Inflamação, A2AR, Atividade Anti-Inflamatória, Planejamento Racional.
A inflamação é um mecanismo homeostático abstruso gerado para proteger a integridade do organismo contra agentes nocivos endógenos ou exógenos. As doenças inflamatórias constituem um grupo complexo e heterogêneo de doenças, sendo causa importante de morbidade e mortalidade. O receptor de adenosina do tipo 2 (A2AR) é um receptor que protege o corpo contra os danos causados por várias doenças, como a asma, inflamação, pneumonia, aterosclerose, derrame cerebral, infarto do coração, doenças nos rins induzidas pelo diabetes, entre várias outras doenças. Isso gerou um grande interesse clínico no desenvolvimento de agonistas de A2AR e seriam potenciais medicamentos contra esses danos, em especial no processo anti-inflamatória, pois o composto de maior potencial (UK-432097) se mostrou cancerígeno nos testes clínicos. Assim, neste trabalho serão planejados potenciais compostos com atividade anti-inflamatória no receptor de adenosina tipo 2, com o auxílio do planejamento de fármacos (utilizado para otimizar o processo de síntese de compostos), o efeito será avaliado via análise SAR, QSAR, Triagem Virtual baseado em farmacóforo e ligante e determinação das propriedades farmacocinéticas e toxicológicas (ADME/TOX). Os resultados preliminares mostraram que para a construção dos modelos por Regressão Linear Múltipla (RLM) foi utilizada a correlação de Pearson, a matriz de correlação foi obtida usando o pEc50 como variável dependente de todos os fatores físico-químicos obtidos no farmacóforo e QSAR. Os descritores que apresentaram melhor correlação com o pEc50 foram respectivamente: Característica Hidrofóbica (Hidr) r = -0,638106, Características Farmacofóricas (Cf) r = -0,580424, Número de Átomos (At) r = -0,523004, Polarizabilidade Molar (Pol) r = -0,521870, Característica Aromática (Ar) r = -0,515494, Volume Molar (Vol) r = -0,509396, permitindo a construção de 63 modelos mono-, bi-, tri-, tetra-, penta- e hexaparamétrico. Por fim, o método de análise de RLM mostrou resultados satisfatórios para a predição anti-inflamatória no A2AR, onde estes modelos serão aplicados nos compostos obtidos via triagem virtual baseado em farmacóforo e ligante.