A aplicação das ferramentas in silico no desenvolvimento de quimioterápicos
DOI:
https://doi.org/10.51473/rcmos.v1i2.2024.692Palabras clave:
Quimioterápicos. Métodos In Silico. Docking Molecular. Dinâmica Molecular. QSARResumen
Este artigo explora o uso de ferramentas in silico no desenvolvimento de quimioterápicos, destacando sua capacidade de acelerar a descoberta e otimização de novos tratamentos contra o câncer. Por meio de técnicas como docking molecular, dinâmica molecular, QSAR e aprendizado de máquina, pesquisadores podem simular interações moleculares, permitindo a identificação e o aperfeiçoamento de inibidores seletivos de quinases e de outras moléculas com potencial terapêutico. Os estudos citados demonstram como essas abordagens contribuem para tratamentos mais eficazes e personalizados, reduzindo tanto os custos quanto o tempo de desenvolvimento de medicamentos. Além disso, a integração dessas técnicas promete revolucionar as terapias anticancerígenas, levando o campo da oncologia a uma era de medicina de precisão.
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Referencias
ALANAZI, A. S. et al. Design, synthesis, antitumor evaluation, and molecular docking of novel pyrrolo[2,3-d]pyrimidine as multi-kinase inhibitors. Journal of The Saudi Pharmaceutical Society, v. 31, n. 6, p. 989–997, 1 maio 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsps.2023.05.003
ASAAD, F.; ZAKA, M.; DURDAGI, S. Development of Machine Learning-based QSAR Models for the Designing of Novel Anti-cancer Therapeutics Against Malignant Glioma. bioRxiv, 19 ago. 2024. DOI: https://doi.org/10.1101/2024.08.19.608549
BALLESTA, A. et al. A multi‐scale systems pharmacology approach for personalizing irinotecan chronotherapy. The FASEB Journal, v. 30, n. S1, 1 abr. 2016. DOI: https://doi.org/10.1096/fasebj.30.1_supplement.712.2
BUKKURU, S. et al. Identifying Interstitials in MD Simulations — Max Space Clustering Method. v. 759, n. 1, p. 012092, 1 out. 2016. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/759/1/012092
EL FADILI, M. et al. In silico insights into the design of novel NR2B-selective NMDA receptor antagonists: QSAR modeling, ADME-toxicity predictions, molecular docking, and molecular dynamics investigations. BMC Chemistry, v. 18, n. 1, 31 jul. 2024. DOI: https://doi.org/10.1186/s13065-024-01248-6
KARAMPURI, A.; PERUGU, S. A breast cancer-specific combinational QSAR model development using machine learning and deep learning approaches. Frontiers in bioinformatics, 15 jan. 2024. DOI: https://doi.org/10.3389/fbinf.2023.1328262
KAUR, S. et al. Evaluation of 3, 3’-Disubstituted Oxindoles Derivatives as a Potential Anti- Cancer Tyrosine Kinase Inhibitors-Molecular Docking and ADME Studies. Current Indian science, v. 02, 3 jul. 2024. DOI: https://doi.org/10.2174/012210299X310595240626104426
MACHADO, P. Molecular Docking in the Study of Ligand-Protein Recognition: An Overview. Biomedical engineering, 25 Jan. 2023.
MALLA, B. A. et al. Insights into molecular docking and dynamics to reveal the therapeutic potential of natural compounds against the P53 protein. Journal of Biomolecular Structure & Dynamics, p. 1–20, 25 out. 2022. DOI: https://doi.org/10.1080/07391102.2022.2137241
SHAIKH, N. K. et al. Comprehensive molecular docking and dynamic simulations for drug repurposing of clinical drugs against multiple cancer kinase targets. Journal of Biomolecular Structure & Dynamics, p. 1–9, 22 set. 2022.
SINGH, K.; BHUSHAN, B.; SINGH, B. Advances in Drug Discovery and Design Using Computer-Aided Molecular Modeling. Current Computer - Aided Drug Design, 14 set. 2023. DOI: https://doi.org/10.2174/1573409920666230914123005
SPILL, F.; VERA-SIGÜENZA, E.; FALEIDE, J. I. Interplay of p53 and XIAP protein dynamics orchestrates cell fate in response to chemotherapy. Journal of Theoretical Biology, p. 111562, 1 jun. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2023.111562
UMAR, A. B. et al. Ligand-based drug design and molecular docking simulation studies of some novel anticancer compounds on MALME-3M melanoma cell line. Egyptian Journal of Medical Human Genetics, v. 22, n. 1, p. 1–15, 1 dez. 2021. DOI: https://doi.org/10.1186/s43042-020-00126-9
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