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ORCID:  http://orcid.org/0009-0008-6014-8919
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Prospecção virtual de potenciais antagonistas do receptor 2 do fator de liberação de corticotrofina
Autor: Januário, Pedro Augusto Villela
Primer orientador: Nicolau Junior, Nilson
Primer miembro de la banca: Miguel, Tarciso Tadeu
Segundo miembro de la banca: Marques, Kellen Cristina Silva
Resumen: A ansiedade é uma resposta fisiológica essencial para a adaptação e sobrevivência dos animais, porém, quando excessiva e persistente, pode evoluir para transtornos de ansiedade, condições altamente prevalentes e associadas a impactos significativos na saúde pública. Nesse contexto, destaca-se o fator de liberação de corticotrofina (CRF), um hormônio, envolvido no eixo hipotálamo-hipófise-adrenal (HHA), e neuropeptídeo, que, quando superexpresso, tem direta relação com respostas a estímulos adversos. Com isto, o CRF relaciona-se com a patogênese da ansiedade, fato que o torna um potencial alvo farmacêutico, em especial, por meio de seus receptores. Dentre eles, está o receptor do tipo dois (CRF2R), um receptor acoplado a proteína G ainda pouco estudado e com resultados conflitantes quanto à sua função na biologia da ansiedade. Assim, o presente trabalho teve como objetivo identificar potenciais antagonistas do CRF2R por meio de abordagens computacionais de drug design. Inicialmente, utilizando a estrutura do receptor (PDB id: 2JND) cristalografada e acoplada ao antagonista astressina, foi construído o modelo farmacofórico baseado nas principais interações do complexo receptor-ligante. Em seguida, três bancos de dados de pequenas moléculas foram escolhidos e filtrados (pelos softwares FILTER e QUACPAC), o NuBBe, o CNS-MPO e o Natural Products. Após isto, os compostos foram submetidos à triagem, seguida pelo docking molecular, por meio do software MOE. Com a molécula mais bem ranqueada no docking de cada um dos banco de dados, foi realizada a Dinâmica molecular (DM), por meio do software GROMACS, juntamente da astressina e da proteína em estado apo. Por fim, foi realizada a predição farmacocinética e de toxicidade dos três ligantes por meio do site pkCSM. A qualidade da interação entre a molécula testada e o receptor alvo foi avaliada por meio das seguintes medições: RMSD, RMSF, número de ligações de hidrogênio e análise da energia de ligação. Os resultados indicam que, apesar das moléculas apresentaram alguma toxicidade predita, elas também apresentaram um potencial positivo de interagirem com a proteína, em especial a Molport-029-885-470. Dessa forma, estudos adicionais são necessários para aprofundar a compreensão dessas moléculas e avaliar seu potencial farmacêutico como antagonistas do CRF2R.
Abstract: Anxiety is an essential physiological response for the adaptation and survival of animals; however, when excessive and persistent, it may develop into anxiety disorders, conditions that are highly prevalent and associated with significant impacts on public health. In this context, the corticotropin-releasing factor (CRF) stands out. CRF is both a hormone involved in the hypothalamic–pituitary–adrenal (HHA) axis and a neuropeptide whose overexpression is directly associated with responses to adverse stimuli. Consequently, CRF is involved in the pathogenesis of anxiety, making it a potential pharmacological target, particularly through its receptors. Among them is the corticotropin-releasing factor receptor type 2 (CRF2R), a G protein–coupled receptor that remains poorly studied and for which conflicting results exist regarding its role in the biology of anxiety. Therefore, the present study aimed to identify potential antagonists of CRF2R through computational drug design approaches. Initially, using the receptor structure (PDB ID: 2JND), crystallized in complex with the antagonist astressin, a pharmacophore model was constructed based on the main interactions of the receptor–ligand complex. Subsequently, the following three small-molecule’s databases were selected and filtered using the FILTER and QUACPAC software tools: NuBBe, CNS-MPO, and Natural Products. The resulting compounds were then subjected to virtual screening followed by molecular docking using the MOE software. For the top-ranked molecule from each database, molecular dynamics (MD) simulations were performed using the GROMACS software, together with astressin and the receptor in its apo state. Finally, pharmacokinetic and toxicity predictions for the three selected ligands were carried out using the pkCSM platform. The quality of the interaction between each tested molecule and the target receptor was evaluated using the following metrics: RMSD, RMSF, number of hydrogen bonds, and binding energy analysis. The results indicate that, although the molecules showed some predicted toxicity, they also demonstrated potential to interact with the protein, particularly the compound MolPort-029-885-470. Therefore, further studies are required to better characterize these molecules and evaluate their pharmacological potential as CRF2R antagonists.
Palabras clave: drug design
ansiedade
dinâmica molecular
bioinformátic
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: JANUÁRIO, Pedro Augusto Villela. Prospecção virtual de potenciais antagonistas do receptor 2 do fator de liberação de corticotrofina. 2026. 38 f.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Biotecnologia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49696
Fecha de defensa: 20-mar-2026
Aparece en las colecciones:TCC - Biotecnologia (Uberlândia)

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