Búsqueda de nuevos fármacos antichagásicos inhibidores de la Tripanotión sintetasa

Autores
Alice, Juan Ignacio
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Talevi, Alan
Bellera, Carolina Leticia
Descripción
Objetivo General - Identificar, mediante búsqueda racional asistida por computadora, nuevos compuestos químicos capaces de inhibir/modular la actividad de la enzima Tripanotión Sintetasa; los cuales puedan ser candidatos para utilizarse en la farmacoterapia de enfermedades originadas por tripanosomátidos. Objetivos Específicos - Compilar, a partir de literatura, un set de datos de compuestos con actividad reportada frente a la enzima Tripanotión Sintetasa. - Desarrollar y validar modelos computacionales basados en el ligando capaces de identificar compuestos químicos, tipo-fármaco. - Aplicar los modelos generados en campañas del tamizado virtual de diversas bibliotecas químicas. En particular, la identificación de drogas aprobadas por diferentes agencias regulatorias, permitiendo detectar la actividad de interés en fármacos ya utilizados en clínica para otras indicaciones terapéuticas (estrategia conocida como knowledge-based drug repurposing, es decir, búsqueda de segundos usos médicos basada en el conocimiento). - Adquirir los candidatos seleccionados a partir de la metodología in silico. - Evaluar experimentalmente, en ensayos in vitro, los compuestos adquiridos. Hipótesis de trabajo Mediante modelado in silico basado en el ligando se podrían identificar nuevos compuestos con actividad tripanocida, inhibidores de la enzima Tripanotión Sintetasa, entre los cuales existen posibles candidatos a fármacos, es decir, compuestos con las características farmacocinéticas/farmacodinámicas adecuadas para convertirse en potenciales agentes para el tratamiento de la enfermedad de Chagas.
Doctor en Ciencias Exactas, área Ciencias Biológicas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas
Materia
Biología
Efermedad de Chagas
Tripanosomiasis
Machine learning
Reposicionamiento de fármacos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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