acoplamento molecular- introdução e preparo de ligante/receptor

Então, como eu estava dizendo, para ficar na gravação, nós teremos duas aulas de acolamento molecular. Na aula de hoje, nós vamos falar sobre conceitos e fundamentos relacionados com essa metodologia. E na próxima aula a gente vai se aprofundar, tá? Eh, e aí discutir alguns pormenores que geralmente são melhor visualizados e cobrados nas aulas práticas. Esse semestre, devido à divisão de aulas e a saída de professor Samuel para o pós-d, a gente teve que reorganizar um pouquinho as aulas práticas e acabou esse assunto ficou de fora das avaliações práticas, tá? Então, a gente vai ter que

se debruçar um pouquinho mais sobre esses detalhes na teoria, tá? Primeira coisa que a gente precisa resgatar é como e quando aplicar esse tipo de acupamento. Olha, esse tipo de metodologia, tá? É muito comum vocês eh ouvirem essa metodologia eh denominado como doking, atracamento molecular, docagem, que são anglicismos ou falta de tradução e assim por diante, tá? Eh, como o grupo do Rio de Janeiro, do grupo professor Eliéser Barreiro, falecido Dr. Eliés Barreiro, do Carlos Monur Fraga, cunharam o atracamento molecular, todos os professores de QF formados no Rio de Janeiro usam esse tema. O pessoal

do Rio de do de São Paulo já prefere docking e docagem. Embora eu tenha vindo de lá, eu acho que esses dois termos são totalmente inadequados. O que a gente tá vendo é uma simulação do encaixe da micromolécula no seu alvo macromolecular. Então o que eu tô vendo é um acoplamento em nível molecular. E por isso que eu vou denominar assim: Se na prova vocês escreverem docagem, toque, atracamento molecular ou outro termo, não vai ser penalizado, tá? Mas a gente vai tentar uniformizar, sem sombra de dúvidas, quando a gente fala de modelagem molecular, a ferramenta

mais conhecida, mais utilizada, mais popular e assim por diante é o acuplamento molecular. Por quê? Porque ela tem aplicações tanto na etapa de acelerar a descoberta de moléculas potencialmente ativas, como auxiliar a entender a relação estrutura, atividade de uma série de moléculas congenérices, ou seja, que são similares entre si, que compartilham um esqueleto molecular um. E aí dá compreensão de como que cada uma dessas moléculas está dentro do sítio ativo, eu consigo ter uma ideia da reia. De certa forma, essa é a mesma informação que eu teria com a cristalografia de raio X. Aqui é

o equivalente computacional da cristalografia de raio X. acontece que eh obter o cristal da proteína na presença de diversos ligantes é muito mais difícil do que pedir pro computador simular esse encaixe. Obviamente o modelo gerado pelo computador, ele não tem a precisão, a exatidão do meu modelo experimental, tá? Pelo menos no que se refere ao acoplamento molecular. Tem outras ferramentas de modelagem molecular que virão depois e que a gente não vai falar na graduação, que é, por exemplo, a dinâmica molecular, que hoje já tem uma grande discussão se ela realmente é inferior em termo de

precisão na posição atômica em relação à estruturas cristalográficas. Mas como a gente não vai entrar nessa seara, podemos deixar isso ah de fora, tá? Então, de uma forma muito simplificada e simplista, o que eu preciso para fazer o aculamento molecular é a estrutura tridimensional do meu alvo molecular e determinar ou saber onde naquela estrutura está o sítio ou bolsão onde minha molécula vai interagir, porque aí eu vou pedir pro programa de acoplamento molecular simul ular o encaixe da minha micromolécula dentro daquele sítio, né? E nesse encaixe eu vou priorizar as moléculas que têm maior complementaridade

estérea e eletrônica, ou seja, as que interagem melhor. Vejam então que eu tô aqui pensando na fase farmacodinâmica. Eu tô pensando em como que o fármaco interage. Essa simulação que eu vou fazer. Eu não tô aqui simulando nada da parte fmacinética. Então eu posso ter uma molécula que é inativa porque ela simplesmente não chega no sítio de ação, mas se ela chegasse, ela teria uma boa interação, tá? E aí a gente vai discutir várias implicações disso lá pra frente, tá? Da mesma forma que o programa pode simular o encaixe de uma molécula produral ou uma

molécula sintetizada no laboratório. Eu posso também pedir que o programa simule o encaixe de um fragmento molecular. E aí então eu faço uma interface com o que nós vimos na aula anterior sobre desenvolvimento de fárma guiado por fragmento molecular. E eu posso pedir também que o programa simule o encaixe de uma sonda, como nós vimos na aula de farmacofforos 3D a partir de estruturas, né? Lembra? Tinha um programa que ele passeava com a sonda e mostrava onde ela interagia melhor? A gente viu isso como uma superfície. Aqui eu vou ver como a sonda propriamente dita.

Eu vou passear, por exemplo, com um cloro e vou ver onde que o cloro se liga. OK? Agora eu sei que ele interage bem nessa região. Eu vou olhar a vizinhança dela. Eu vou fazer uma análise de sítio para quem já fez a prática e vou ver que vizinho a esse cloro, eu vou colocar uma birdina, uma perimidina, um pentano, um cicloxano, dependendo da vizinhança, tá? e vou começar a crescer essa molécula para que ela tenha complementaridade estérea e eletrônica em termos de interação com o meu sítio. Eu posso fazer isso de forma manual ou

eu posso pedir pro computador fazer isso, tá? Então, deixa eu pegar aqui só o apontador laser. Quando eu simulo o encaixe de uma molécula real que eu isolei ou que eu tenho acesso a ela e eu peço pro programa encaixar ela inteira, eu tenho o processo de acupulamento molecular. Quando eu encaixo uma sonda e começo a crescer ela, eu tenho um processo análogo ao que seria do crescimento de um fragmento ou de mapear um farmacóforo, uma interação importante e a partir dela crescer a molécula. E aí crescendo eu chego aqui. Aqui seria dos fragmentos moleculares.

Eu peço para ver onde no sítio um anel se encaixa melhor. Depois eu vejo onde que um grupo faz, um grupo pequeno que faz ligação de hidrogênio se encaixa melhor. E agora eu vou ligar esses dois fragmentos. Reparem que o resultado final da molécula que melhor se encaixa no sítio ativo é diferente para cada uma dessas abordagens, tá? E isso na prática ocorre também, tá? Eh, durante muito tempo se argumentou que como o acupulamento molecular ele é feito com moléculas reais que ou já foram isoladas ou que existem disponíveis para compra, eu não incorria no

risco de deixar o computador planejar uma molécula que simplesmente não dá para sintetizar, tá? Então é por isso que o acoplamento molecular se tornou tão famoso. Hoje em dia nós temos programas que fazem esse crescimento ou a ligação de fragmentos considerando viabilidade sintética, tá? Então, e essa premissa do acoplamento hoje em dia, ela não é não tem um destaque tão grande, mas como desde a década de 80 a gente usa acoplamento, a gente não se usa, eu comecei a usar bem depois, não é? A indústria farmacêutica usa complemento, ficou muito famoso, não é? E é

por isso que se mantém essa eh popularidade, tá? Vamos pensar aqui quais conceitos acham que seriam as vantagens e desvantagens de eu pedi para o computador simular esse encaixe para uma biblioteca de alguns milhares de compostos ou substâncias químicas. Que que vocês acham que é uma vantagem ou uma potencial limitação? Pera aí, ó. Deixa eu deixa eu reformular minha minha pergunta. Eh, quando eu faço o acoplamento para milhares de moléculas, algumas vão encaixar melhor, outras vão encaixar não tão bem, né? Quem não encaixa bem, provavelmente não é um agonista, um antagonista ou um inibidor enzimático

daquele alvo macromolecular. Por outro lado, quem encaixa muito bem é potencialmente um ligante daquele alvo macromolecular, tá? Primeira coisa, acumulamento molecular não prova que a molécula é um ligante. Ele sugere que ela se liga melhor ou pior, tá? Então, se eu faço esse processo com um banco de milhares de moléculas, eu vou poder priorizá-las. O que que eu ganho? Qual que é a vantagem dessa priorização? Tempo, que mais? Custo e só só esses dois, porque se for custo tempo, basicamente o que nós estamos fazendo é uma tentativa e erro mais alta. Nós não estamos pensando

em racionalidade. Era simplesmente, em vez de você sentar na bancada e ficar pipetando milhares de vezes, você vai pedir pro computador fazer isso. OK? Vimos, vimos algumas vantagens. Desvantagens. Ah, isso é desvantagem. Como que a gente poderia filtrar? Hã, é, tem que ter o não consegue fazer acoplamento. Não, mas esa aí, eh, você tá sugerindo então eu criar um modelo formatofônico para o alvo, não é? Então é possível. É, a gente viu isso ano passado. Hum. Interessante. Qual que é a diferença de eu pedir pro computador simular o encaixe num modelo farmacofórico e pedir para

ele simular o encaixe num sítio ativo? Qual que é a diferença? ou é a mesma coisa. Pera aí, explica melhor isso para mim. Tem chance de ter uma atividade ser biotipo do que porque pode encaixar, mas não tem nenhum efeito. E aí faz essa triagem em pé eu tô selecionando só, mas não pode acontecer isso com modelo for também. Ó aqui, ó. Vamos lá. Eu tenho o meu sítio ativo. Ah, aqui eu tenho esse grupo. Então aqui eu tenho que tenho doador de ligação hidrogênio. Aqui eu tenho um resíduo que é aromático. Então aqui o

meu modelo necofóico hidrofóbico e aqui eu tenho umaina. Então aqui eu tenho que ter o lucro carregado negativamente, tá? Qual que é a diferença de eu pedir pro computador acha as moléculas que melhor se encaixa nesse sítio e pedir pro computador achar, acha as moléculas que melhor se encaixa nesse farmaco. Não, tudo bem. Eu sei que você tá pensando junto, mas você tá pensando na verdade como um filtro, tá? Por que que você pensou no formatófilo antes do modelo farmatofórico, do do dó se ele é mais popular e parece que a mesma coisa? Vai pensando

diga. Muito bem. Isso é coisa, uma coisa que a gente não falou na aula de farmacófago, foi que deveria ter falado o farmacófago, né? Como dessa forma aqui a não tá orientando regiões de exclusão, a molécula pode encaixar no formacóforo e mesmo assim ser inativa. Porque se ela esbarra, por assim dizer, no sítio, ela não vai encaixar. Então tem ferimento estéreo, tá? Quando a gente faz modelo fracofóbico baseado na macromolécula, que foi a ideia dela, a gente pode dizer: "Olha, isso aqui é um volume de exclusão, isso aqui é um volume de exclusão, isso aqui

é um volume de exclusão" e assim por diante. Então, embora sua preocupação inicialmente fosse verdadeira, agora com esse adendo ela deixa de ser. Alguém tem alguma ideia? Parece a mesma coisa. Tô tentando acompanhar só raciocínio Eu só comecei a falar de caer na verdade a gente tá pensando aqui agora em acoplamento. O acoplamento, eu vou fazer o acoplamento na estrutura que tem, né? Por exemplo, vou dar um um um exemplo prático aqui. Ah, receptor opioit. Até uns 5 8 anos atrás, todas as estruturas cristalográficas de receptor opioide estavam na conformação inativa. Só conseguiam estruturas do

receptor opioide com antagonista. Isso ajuda a eu planejar ou identificar novos agonistas? Ajuda. É o ideal? Não, porque essa diferença é conformacional, tá? Dependendo de qual mudança conformacional que eu posso simular que existe protagonista, eu posso usar o acoplamento como um filtro inicial e depois usar uma outra ferramenta, né? Mas hoje aqui a nossa preocupação é, eu vou fazer o acoplamento na estrutura que existe. Então eu tenho essa estrutura que eu fiz a análise de sítio, eu sei quais são as interações e eu tenho forma cô, tá? Eu vou voltar nesse assunto aqui na próxima

aula, que é quando a gente vai aprofundar sobre acomento e tentar discutir um pouquinho das vantagens, comparar esses dois métodos, porque concorda que os dois vão servir pra mesma coisa que é para triagem virtual, não é? Só que eles têm eh taxa de sucesso muito diferente, porque eles se baseiam em conceitos físicoquímicos totalmente diferentes. E pensando agora, isso seria uma ótima pergunta para a prova, né? Não é? Ah, mas vocês não me falaram das limitações dos méros experimentais. Qual que é a limitação? Hum. A disponibilidade do banco de dados, tá? Isso tá num slide um

pouquinho pra frente. No passado isso já foi realmente uma limitação. Hoje não. Desde quando começou a existir a internet, isso deixou de ser uma limitação, tá? Eu vou contar esse causo agora, mas eu contar ele mais tarde. Quando eu entrei no doutorado, que foi no século passado, não, já era século, foi 2000, foi 2000, foi quando virada do século, né? O o grupo que eu trabalhava, ele tinha comprado uma base de dados, não é? E essa base de dados não era disponível pela internet. Para quê? Para não pela Tiago. O Brasil nem tinha lei de

patentes ainda bem estabelecida, não é? Então, era um CD que você tinha que importar ele e a empresa não queria mandar o CD pro Brasil, embora o grupo de pesquisa já tivesse pago, comprado, né? Com medo da gente sair distribuindo o CD para todo mundo, né? Meu orientador de doutorado teve que ir nos Estados Unidos assinar o tema lá, né? Dizendo que ele não ia fazer nada disso, nãouxe pro Brasil. Daí 2, tr anos a internet já tava mais popularizada. Os $.000 que ele pagou daquilo era já a gente acessava de forma grátis, né? E

aí você vê como que muda as coisas, né? Então hoje o banco de dados não é um problema maisão. Precisão sim, é uma forma da gente pensar. Lembra que eu disse que o acuplamento molecular não prova que a molécula é ativa? Ele prioriza, né? Ninguém garante que a primeira molécula do ran vai ser a ti. O que eu sei é que se eu olhar as 100 primeiras, a porcentagem de moléculas ativas vai ser muito maior do que se eu pegasse um banco de 10.000 e fosse aleatoriamente testando elas. Então eu vou ter um enriquecimento aqui.

E aí a taxa de enriquecimento e acabamento molecular é uma das vantagens, mas não dá para acreditar no dado experimental. Oi molecular. Esse é um outro problema muito comum que ainda não foi superado totalmente, tá? A maioria dos programas considera que o alvo macromolecular é praticamente rígido, tá? Quando a gente faz triagem virtual, então 90% das vezes a gente considera um receptor, um alvo macro molecular com rígid e você já sabem que isso é errado, tá? E isso gera uma série de erros, tá? Como a gente tá começando a falar de várias coisas que vão

aparecer nos próximos slides, eu acho que eu vou avançar aqui porque senão eh eu vou acabar sem slides falando tudo para vocês, só mostrando aquela figurinha ali, tá? Então, uma outra forma da gente pensar no aconamento molecular para entender o grau de dificuldade é a gente pensar num quebracabeça tridimensional, tá? Quem monta quebra-cabeça sabe que uma das formas de identificar a peça que tá faltando aqui é olhar o formato e as cores que circunvenziam aquela que tá faltando. Isso vai me ajudar um quebra cabeça de 10.000 saber qual que encaixa ali, né? As 10.000 peças

é meu banco de dados. Eu quero saber qual que vai encaixar aqui para eu ter o meu fármaco, tá? Quando eu tenho forma e cores, é fácil eu identificar quem que é. Mas molécula não tem forma e corpo, ela tem forma e interação. Ops, ops, volta. interação. Então, o que eu vou tentar mensurar aqui é as interações que a molécula faz com o receptor. E aqui começa a diferença com o modelo farmacofólico. Uma coisa é eu ter um programa que verifica se tá fazendo uma interação. Outra coisa é eu dizer pro programa, veja a minha

molécula na conformação X tem um boador nessa posição que tá distante tantos ângulos e tantos ângstrom de um grupo carregado aqui e de um grupo hidrofóbico aqui. Aqui é simplesmente uma sobreposição. Eu não tô calculando que tipo de interação faz, tá? Então é muito diferente e como você comentou aí atrás, se eu for pensar de uma forma um pouco mais realista, esse quebra-cabeça 3D ele é flexível, as peças vão mudando de orientação conforme ocorre o encaixe induzido, tá? na década de 80, quando os programas de curricular surgiram e o primeiro deles foi o programa chamado

DOC, desenvolvido na Universidade de São Francisco, não é? Eh, o poder computacional existente era muito menor do que qualquer um dos celulares que você tem no bolso aí. Então, o que era possível simular era chave fechadura, proteína rígida, ligante rígido e vê como é que encaixa, tá? E nessa época isso foi aplicado para quê? Para fazer triagem em bancos de dados de alguns milhares de compostos. O banco de dados do NCI, por exemplo, National Cancer Institute, serve como? Eu já sei que tem atividade antitumoral, mas eu não sei quem que é o alvo macromolecular. Quem

fez a aula prática de ar e começou a ter um vislumbre do que era sítio, percebe que se eu entender como que uma molécula interage com seu alvo macro molecular, é muito mais fácil de eu saber quais grupos eu posso modificar para melhorar potência, seletividade, melhorar de forma macrocinética e assim por diante, tá? Então, embora fosse uma coisa muito limitada, teve um grande destaque e aplicação. Mas é claro que esse encaixe aí, eh, fechadura de ambas as partes, ele é fadado ao erro, tá? Então, algumas estratégias foram feitas para minimizar esse eu, principalmente no que

diz no que diz referência ao ligante, tá? a tentar de alguma forma incorporar algum tipo de flexibilidade pro ligante, tá? Só para citar que o dociste desde lá de de 1982 mais ou menos, até hoje ele tá aí sendo atualizado. A última atualização dele foi agora em 2024, né? Ele é um programa excelente, só que a interface dele não é tão amigável quanto de outros programas, tá? Então, como ele é muito, como a técnica é muito popular, o que as pessoas querem fazer é usar mesmo sem conhecer a fundo. E aí o que que faz?

Qual que é o programa mais fácil de rodar? É isso que eu vou fazer, tá? Que eu vou usar. Muito bem. Então eu disse para vocês que a gente tinha essa limitação dos ligantes e nós já comentamos sobre a questão do tamanho, aliás, do acesso a essas bases de dados, não é? Que lá na década de 80, 90 era um problema, hoje já não é. A própria Universidade de São Francisco mantém esse portal aqui chamado Zinc, que quando eu peguei esse slide tava na versão 20, já deve estar na versão 22, 25, tá? Nessa versão

20 ele já tinha disponível, para vocês não acharem que eu tô mentindo, 750 milhões de compostos comerciais. que você poderia então baixar essa base de dados, fazer o seu acompanamento molecular, priorizar quem você quer e comprar. E aí tem uma outra grande vantagem, tá? Porque quando eu faço isso e identifico alguns compostos ativos, eu não saio sintetizando moléculas da mesma. Eu vou começar agora a fazer modificações e moléculas que eu já sei que tem alguma chance seriota, tá? Nessas 750 milhões de substâncias, é claro que nem todas são drugike. O que que é molécula druge

mesmo? São aquelas que obedecem as regras de Lipinsk. Por que que as regras de PIN que determinam quem é like? Inicialmente foi para absorção oral, mas como eh a indústria farmacêutica quer fármacos que sejam administrados por bioral, passou-se a fazer essa analogia, tá? E a gente viu que moléculas tamanho de fragmento são muito diferentes moléculas drugik, seja no tamanho, seja na lipcidade e seja no não é hipofresidade, tamanho, acho que é basicamente esses dois, tá? E também tem o que a gente chama de moléculas leade. Então são moléculas que se parecem compostos líderes. Composto líder

você sabe o que são, tá? E essa regra do composto líder, ela é baseada no três. Então é massa molecular abaixo de 300, P abaixo de 3 e menos do que três doadores de tensão de hidrogênio, tá? O importante é que eu posso usar isso daqui como filtros para direcionar a minha triagem. Por quê? Adianta eu encontrar como molécula melhor ranqueada algo que não é Droy Light? Ou se eu tô pensando num projeto que vai começar o desenvolvimento a partir de fragmentos que nós vimos na aula passada, tem uma série de vantagens. Será que adianta

a minha primeira molécula aqui ser drugik? Então eu preciso pensar, não é que tipo de planejamento eu vou seguir para selecionar cada um desses filtros aqui, tá? Uma outra coisa que foi muito utilizada filtro foi retirar ou desconferar moléculas que tivessem grupos reativos. Por quê? grupos reativos vão dar origem a moléculas que ligam convenentemente. E nós discutimos isso algumas aulas que durante inibitores covalentes não foram foco da indústria farmacêutica, né? Na década de 80, 90 o pessoal queria distância de milhões de covalentes. Então era muito comum filtrar para tirar. Hoje que eu tenho o interesse

em nitovalentes, eu posso fazer o contrário. Eu posso pegar esses 750 milhões de compostos e olhar aqueles que são de fato que tem grupos reativos e querer fazer o acompanhamento molecular apenas desses. Eu vou anotar aqui voltar mais um pouquinho que tenho um problema com covalentes, tá? Eh, nessas bibliotecas, essas moléculas geralmente são armazenadas no formato 2D, principalmente para economia de espaço. Imagina, eu tenho lá uma biblioteca de 750 milhões de compostos. Eu preciso armazenar essa informação da melhor forma possível. E isso com certeza é no formato 2D. acontece que quando eu vou fazer o

acoplamento molecular, eu preciso da minha molécula num formato 3D. Eu preciso que ela tenha uma conformação ou mais que uma conformação, porque lembra que eu comecei a falar para vocês o programa de doc rígido, né? era uma conformação do ligante, uma conformação do receptor e a chance que isso tá errado é imensa. Se invés de uma conformação do ligante eu tiver várias conformações do ligante que eu gero previamente e guardo elas lá como conformações tridimensionais pré-eradas, eu vou ter uma base de dados muito maior, mas eu minimizo esse problema. do chave fechadura, tá? E nós

sabemos que isso é uma estratégia melhor. Por quê? Porque a conformação bioativa muitas vezes é diferente da conformação de mínimo energético, tá? Então, mesmo que eu fizesse uma conversão da molécula 2D para 3D para simplesmente eu fazer essa conversão e fazer o doc, se eu considerar apenas uma conformação, que provavelmente seria essa daqui, ao fazer o doc rígido, eu não vou encontrar ela como bioativo, porque ela tá na conformação errada, ela não vai encaixar nesse meu sítio. Provavelmente ela vai se encaixar muito mal, tá? Aí eu tenho um desafio, não é? como que eu vou

delimitar o número de conformações que eu vou gerar e armazenar e que critério eu vou utilizar para selecionar essas conformações. Porque vejam só, a conformação bioativa, ela é parecida com a conformação de mínimo energético ou não? que é essa sua definição, por favor, não coloque na são iguais, mas são diferentes. Aí eu não h de corrigir, eu não sei se eu dou uma nota mais parecida com um, mais parecida com o zero, não é? Porque é igual, mas é diferente, né? O um do zero. Vamos, vamos tentar melhorar isso daí. Quando eu falo em conformações,

eu tô falando uma mudança geométrica, sem quebrar nenhuma ligação. Então, é é como se eu fizesse uma eu vou cotacionar as ligações simples, gerar conformações que t energia maior ou menor. Eu tenho uma ilustração um pouquinho para cá. Depois eu volto, tá? Não se preocupem que eu tô avançando que nem um maluco. É, não, não sei onde é que tá isso. Já foi o que mais. Então é como vocês fizeram, sei lá, na aula de orgânico, vocês fizeram uma análise do profano ou do butano e encontraram com formações de mínimo energético e o próximo mínimo

e conformações de energia alta, tá? A gente espera que a conformação bioativa esteja nessa região aqui, né? Mas eu vou gerar conformação essa, essa e essa ou vou gerar quantas aqui para mostrar isso? É difícil saber, tá? Então, uma das, como eu não sei quantas, decidiram que talvez era melhor tentar amostrar todo o espaço conformacional, não é, para que eu representasse as conformações possíveis e aí entre elas uma ia encaixar aqui. É claro que eu teria associado o valor de energia e se quem encaixa aqui é uma conformação de energia muito alta, o problema não

cai para nada. O que eu tive que fazer para encaixar a molécula no sítio foi distorcer ela e ela tá numa conformação de outra energia que no sistema biológico ela nunca vai chegar, tá? Tá. Se eu quero então conformações próximas do mínimo energético, eu vou ter que descrever a energia da minha molécula. E isso pode ser feito com níveis de teoria diferente, né? Eu acho que na aula de modelos macofóricos eu citei alguma coisa de mecânica molecular. E novamente aqui nós vamos continuar falando de mecânica molecular, que é como a gente vai descrever a energia

das minhas moléculas e a interação das moléculas entre si, tá? Na mecânica molecular, como eu acho que eu já citei em aulas anteriores, os átomos são representados como esferas de peso proporcional ao seu número atômico e volume proporcional ao seu raio, não é? E as ligações são representadas por molas. Ou seja, usando mecânica newtoniana, eu consigo descrever a energia potencial de um sistema em relação a o que seria um sistema idealizado. Quem tem o valor de referência sistema idealizado é o tal do campo de força. Então, a descrição da energia da minha molécula e da

interação da molécula com o receptor vai ser feita por um desses campos de força, como por exemplo o Merc Molecular Force Field lá de 94, o Amber que é o, não me lembro o que que o Amber significa, mas o Charm que é o chemistry Harvard Molecular, alguma coisa, tá? Então isso aqui é um campo de força desenvolvido lá em Harvard. O Amber é um desenvolvido para pequenas moléculas de proteínas. O mmFF94 é um campo de força desenvolvido pela MER, tipicamente para micromoléculas, tá? Então eles têm o quê? Que informação que eles têm? a os

valores de referência de ligações relaxadas com ângulos diédricos e torsionais ideais entre esferas que não estão tensionadas de forma alguma. A minha molécula sempre vai ter alguma tensão. Então eu vou calcular a energia potencial quanto mais alta ela tá em relação ao termo de referência que tá nesse campo de força. É claro que descrever a molécula com esferas ligadas por molas é uma super simplificação da realidade. E isso tá associado a todos os erros que a gente vê no doc. molecular. É por isso que a primeira molécula pode não ser a bioativa e a centésima

ser. É porque eu tô fazendo uma super simplificação. Por que que eu preciso fazer essa simplificação? Para que eu consiga calcular as energias de forma muito rápida. Se eu tenho um banco 750 milhões de compostos e cada um deles demora 1 segundo para eu calcular a a interação, são 750 milhões de segundos. Quantos dias, quantos meses são isso? Será que vale realmente a pena eu esperar meses para saber priorizar minhas moléculas? Aí perde o sentido. Então esse cálculo tem que ser fração de segundo quando eu tô pensando em triagem virtual, tá? E é claro que

isso hoje em dia é feito muito menos que fração do segundo, não é? Porque a gente usa supercputadores, tá? Falando ainda eh dos ligantes, outros fatores confundidores ou que atrapalham o acomamento molecular é o estado de ionização das moléculas que estão lá na base de dados e a forma tautomérica que elas estão lá na base de dados. Eu não vou me ater muito ao altumerismo porque a gente não discutiu ele anteriormente, mas o estado de ionização eu vou assim, porque a gente comentou muito sobre pecado, tá? Então, eu saber o p dos meus grupos ionizáis,

minha base de dados e saber se ele vai estar neutro ou ionizado é extremamente importante, porque um grupo ionizado vai fazer interação i de polo ou iônica, não é? pode fazer ligação hidrogênio, pode, mas dependendo do que que eu tô analisando, eu vou excluir um tipo ou outro. Se eu tenho uma região que não acomoda bem o grupo ionizado, mas sim o lucro polar, isso é importante tá descrito de forma correta lá na base de dados, tá? E o estado de ionização varia com o pH do meio. Por que que isso é importante? Porque se

meu ensaio biológico é feito em pH3 ou pH7, eu tenho que simular esse mesmo pH na hora de fazer o aclamento molecular. Não adianta eu considerar uma molécula neutra em paz meu ensaio biológico para ver se o acoplamento molecular deu certo ou não, eu faço esse ensaio em pH3. Aí, claro, você vai achar que quem tá errado é o acumulamento, mas na verdade foi você que não simulou de forma correta o seu sistema. Com o avanço da do poder computacional, a gente deixou de armazenar os conformmeros na base de dados e gerá-los à medida que

eu vou fazer no componento molecular, tá? Isso começou a ocorrer de forma mais visível na década de 90, tá? E aqui tem alguns programas que eh foram desenvolvidos, nos quais tinha então essa possibilidade do próprio programa fazer essa análise conformacional. Mas vejam que a análise conformacional que o programa faz, o componento molecular faz, é diferente da minimização molecular para encontrar geometrias ótimas. Por quê? Para eu eh achar a geometria ótima aqui, eu simulei, por exemplo, a distância entre dois átomos, né? Qual que é a distância ideal entre dois? O programa de doc ele não faz

mais isso. A distância que você deu para ele, ele vai fixar o ângulo que eu dei aqui, ele vai ele vai achar que tá correto e tá OK. O que ele vai fazer é só a rotação das ligações simples. Isso quer dizer que se eu der uma estrutura errada para ele de entrada, ele vai me dar uma estrutura errada de saída, tá? E é claro que se as distâncias estiverem erradas, ele vai achar que o que cabe aqui algo que não é verdade não cabe, né? Então eu tenho que ter muito cuidado com como eu

gero as estruturas tridimensionais dos ligantes, das bases de dados para não ter esse efeito de estruturas erradas sendo acompáveis, tá? E isso é particularmente importante para ciclos. os ciclos aromáticos heterocíclicos, isso não é muito problemático porque é planar. Agora, quando eu tenho estruturas que não são ponares, cicloquisano, ciclopentano, açúcares em geral, pentose, ribose e assim por diante. Se eu der uma conformação do anel para ele, é aquela conformação que ele vai acoplar, mesmo que a que a conformação não exista na natureza. Então você vai ter um resultado de acoplamento com uma conformação anel que não

existe na natureza. E baseado naquele erro de entrada, ele priorizou aquela molécula na saída. Você vai comprar ela, testar e vai falar que o programa de acoplamento não funciona, tá? Quando na verdade o problema não tem nada a ver com o acoplamento. O acoplamento tem diversos problemas, vai falar sobre eles. Eu tô falando aqui dos erros. que ocorre devido à falta de atenção do usuário, tá? E é claro que tudo que a gente comentou nas aulas anteriores sobre a estrutura do alvo macromolecular e do quanto que eu posso confiar nesse alvo vale aqui de novo

no acupamento molecular, não é? Se eu tenho falta de densidade eletrônica no sítio, então eu não sei onde que tá o meu aminoácido. E se eu vou fixar ele, então pior ainda, tá? Então resolução de estrutura, fatores como R factory, Rfix, que são fatores de qualidade estatística do modelo e densidade precisam ser olhados, né? Quando eu vou agora pegar essa estrutura do PDB para fazer o acuplamento molecular, eu preciso tratar essa moca. Quem já fez a aula de eh análise de óleo animaléculas, viu que quando a gente olha a estrutura, aparecem algumas moléculas de água.

Na estrutura, aquelas moléculas de água, elas precisam ser descartadas. Por quê? ou pelo menos a priori elas vão ser descartadas, porque o receptor ele é fixo. Se eu deixar a molécula de água lá, é a mesma coisa que eu dizer se pro programa, esse espaço está ocupado, então ele não vai conseguir tirar a molécula de água para encaixar. O programa não consegue fazer a dessvção, tá? Ou pelo menos na década de 90 não conseguia. Hoje a gente faz isso, mas isso é um detalhe que vai paraa próxima aula, tá? Então tem prós e contras dessa

remoção de águas. Algumas águas às vezes precisam ficar. Como a gente decide quais águas ficaram? Próxima água. E aqui vem uma outra coisa muito importante. Quando eu vou fazer a minimização da energia e calcular essas distâncias ótimas, eu preciso que todos os átomos estejam apresentados paraa interação da micromolécula com a macromolécula. Então eu preciso que a proteína tenha os seus hidrogênios nela. Só que a gente viu já na aula prática e quem não viu, vou adiantar que a estrutura da proteína que tá lá no PDB não tem os hidrogênios. Então eu preciso adicionar os hidrogênios.

E aí começa o problema. Eu vou adicionar esses hidrogênios como de algum critério ou eu simplesmente o o lugar que o programa colocar, eu vou aceitar. Porque se for onde ele colocar eu aceitar, tem uma hora que ele vai errar e tem hora que ele vai acertar. Esse hidrogênio, se ele tá orientado para cá, ele não tá disponível, ele não tá fazendo ligação de hidrogênio com aqui. Mas se eu reorientar, se eu pedir pro programa, coloque os hidrogênios de forma a maximizar as ligações de hidrogênio que ele faz, o hidrogênio vai se reorientar e isso

depois vai influenciar nisso daqui estar orientado para fazer ligação de hidrogênio ou não. Então veja que há um monte de critérios e detalhezinhos que a gente precisa se preocupar antes de fazer o acoplamento molecular. Um erro muito comum, ou melhor dizer, uma ansiedade muito comum do pessoal que trabalha com experimental, é que eles acham que acupamento molecular é assim: "Ou eu tenho essa molécula aqui, faz o complamento dela nesse receptor e daqui duas horas você me fala se ele é um inibidor potente ou não, tá? Eu vou tomar café e já volto, porque eles acham

que eu vou desenhar a molécula, no computador, vou dar enter e também vou beber café." Vocês estão vendo que não é assim? A gente precisa se preocupar com uma série de detalhes para que o resultado daqui 2 horas seja confiável e não simplesmente uma figura bonita que não tem significado biológico nenhum, tá? Essa discussão aqui do aleatório ou ligação de hidrogênio, eh, ela voltou a ser muito importante quando o conceito de frustração proteica surgiu, que é bem posterior ao ao dóc. Eu vou voltar a esse conceito daqui a pouquinho para continuar falando aqui do preparo

da estrutura, porque não é só ligação de hidrogênio, que é ou onde colocar os hidrogênios que importa. Dependendo de onde eu colocar o hidrogênio na estidina, é esse nitrogênio que vai fazer ligação de vai ser doador ou esse? Quando eu olho para uma estidina, né? Se a gente lembrar da olha, eu disse para vocês que a gente não vê os átomos, a gente vê a densidade eletrônica. Quantos elétrons tem um carbono e quantos elétrons tem um nitrogênio? Muito próximo um do outro. A verdade é que como eu eu vou apagar aqui o a luta para

vocês verem melhor essa imagem da densidade eletrônica aqui. Dá para saber onde que tem mais elétrons ou menos elétrons aqui nessa densidade? Não. Então não dá para saber se essa estina tá assim, assim, assim ou assim. Quem fez o experimento também não sabe. Ele vai depositar um desses quatro lógic. Mas na hora de fazer o acumulamento molecular, eu ou no caso vocês tem que decidir qual dessas vai ser simulada. E é claro que dependendo de qual delas simular, o resultado vai ser muito bom ou muito ruim, tá? Mesma coisa para glutaminas e as paraginas. Não

dá para saber se tá assim ou assim. As paraginas, se tá assim ou assim. Tá? Então, quando eu tenho no sítio ativo estidina, asparagina ou nós temos uma situação bastante desafiadora. Quando são outros aminoácidos iizáveis, como por exemplo aspático e glutâmico, é mais tranquilo, porque conforme eu posso olhar nessa tabela aqui, ó, o glutâmico tem um PKA de 4.3, oático de 3.7. em pegar fisiológico, isso vai táizado. A argenina e a lisina, então argenina 12, lisina 10,5 também tá ionizado. Então o estado de ionização deles não importa muito. Só uma ressalva, esses valores aqui é

pro aminoácido exposto ao solvente. É como se fosse a proteína desenovelada, tá? Quando a proteína é novela, esses valores de pka mudam um pouco, tá? Dependendo se o aminoácido tá num ambiente mais hidrofóbico, se tem um grupo retirador ou doador de elétrons perto dele, mas isso são detalhes que para vocês não vai fazer grandes diferenças. Agora o que sabe, o que é importante para vocês é saber que estina já tem um póximo do fisiológico e que com essas pequenas alterações ela vai tá protonada ou não. E se não tiver protonada, eu tenho quatro situações possíveis,

ou seja, muito detalhe pra gente pensar, tá? Lembra que eu falei eh há um slide atrás da orientação dos hidrogênios, se vai ser aleatório ou fazendo aplicação de hidrogênio entre si, né? Isso são dois cenários diferentes. Se eu peço pro programa maximizar as ligações de hidrogênio entre si, eu tô pedindo para ele, olha, satisfaça as interações da proteína com ela mesmo. Me mostre ela o mais estável possível em termo de ligação de hidrogênio e eu vou ter uma proteína idealizada, tá? Quando eu peço hidrogênios aleatórios, alguns vão estar fazendo questão de hidrogênio, outros não, eles

vão estar insatisfeitos. Lá na década de 90, isso deu origem a um termo que se chamava de a teoria da pré-organização do sítio, tá? que dizia o seguinte, o quativo quando tá complexado ou ligante, seja esse ligante qual for, os aminoácidos estão pré-orientados para interagir com um ligante, seja que ligante for. Se a proteína não tem nada no sítio ativo, ela tá pré-orientada para se satisfazer entre si, mesmo que ela não fique satisfeita. Era assim mais ou menos a teoria do do sítio pré-orientado, né? Então, se eu pensar numa proteína, por que que isso era

válido? Porque observaram, né, que uma proteína idealizada teria todos os resíduos no seu mínimo energético. E numa proteína real tem alguns resíduos que ou aminoácidos que estão em conformações de alta energia. Se esperava que os aminoácidos polares estivessem na superfície, todos eles fazendo reação de hidrogênio, ou entre si ou com a água. E o que se observa é que eu tenho resíduos de cargas iguais próximos. polares que não estão fazendo ligação de hidrogênio com ninguém. Eu esperava que os apolares estivessem sempre enterrados no interior da proteína e o que a gente observa que tem resíduos

apolares na superfície da proteína. Então a situação real é muito distante da ideal. Lá na década de 90 se explicava isso pela teoria da pré-organização. Hoje a gente sabe que o que explica essa situação real é a frustração do protete. Então no vídeo do ano passado não tá rodando. Não tá rodando não. Então hoje para vocês tá vou fazer uma analogia. Eh, tem alguma festa que vocês foram em outra cidade, vocês pegaram aquele ônibus bate e volta alguma vez na vida? Se vocês nunca foram, porque vocês estão muito estudiosos, muito quentinhos, ão, o orgulho do

papai e da mamãe, imagine que vocês tm um colega que já fez isso, tá? e foi na festa. E nessa festa ou ele bebeu, ele ou ela bebeu demais, ou ele ou ela eh viu o Paquera com outra pessoa, ficou chateado, quis embora da festa antes. Aí ele foi pro ônibus, só que o ônibus só vai sair quando a maioria quiser ir embora. Então ele ficou lá no ônibus como frustrado, não é? Se a gente estatular a situação dos aminoácidos, ocorre a mesma coisa. Quando ocorre o enovelamento da proteína, é impossível que todos os anogláscos

estejam num ambiente químico que satisfaça todas as necessidades deles. Eu consigo satisfazer a necessidade da maioria, mas tem um ou outro que tá frustrado e tá irritado, uma uma conformação de energia alta. E isso ajuda a minha proteína a ter uma energia potencial que ela vai liberar quando ela interage com o ligante. Por isso que o encaixe induzido ocorre. O que eu disse no vídeo do ano passado é o seguinte: não faz sentido eu imaginar que uma micromolécula que é desse tamanho faz uma macromolécula que é do tamanho dessa sala se movimentar. Termodinamicamente isso não

faz sentido nenhum. A macromolécula se movimenta porque ela tem alguma energia potencial que ela vai gastar na interação. Hã? E isso então eh quem explica é a teoria da frustração proteica. Bem, qual que é a aplicação de tudo para o acoplamento molecular? É o seguinte, se eu tô numa situação, eu acho que esse vai ser meu último slide, provavelmente sim. Se eu tô numa situação de triagem virtual, onde eu tenho a estrutura da proteína e eu quero achar os ligantes, eu tô na situação de uma proteína apto, tá? Por outro lado, se eu tenho a

estrutura da proteína em complexo com cofator, com um análogo do substrato, eu tenho essa informação aqui. Qual das duas vocês acham que é mais interessante para eu fazer o acoplamento molecular e a triagem virtual? Eu tenho que pedir pro computador encaixar a minha base 750 milhões ou de 1 milhão, 500.000, sei lá o quê, na proteína apo sem ligante nenhum ou num complexo proteína análogo de substrato, proteína com fator. Vocês acham que vai dar a mesma coisa? Vai dar diferente? Verdade. Tem que é melhor frustrado ou que pegou? É, professor, eu não sei se faz

sentido eh aada mealoria, entendeu? É, exatamente. Eu entendi agora o que eu quis dizer. Tem pensou no encaixe induzido. Eu precisaria encontrar ela insatisfeita para fazer um chamego nela e ela se acomodar. Só que a proteína é rígida. Ela, se você, se você é, se você eh encontrar ela frustrada, ela vai est frustrada. Você vai sentar do lado dela no no banco, ela maior vai para outro canto. Não quero ninguém perto de mim no final da frente. Eu quero dormir, entendeu? Ela não quer interagir com ninguém. Mas quando ela já já esteve complexada com alguém

e eu retirei momentaneamente, eu vou simular a situação onde ela tem uma preparada para o beijinho. Não, o site nem sempre vem com alguma coisa. O que ela tá falando do site é o banco de dados do PDBD também, que é um, para quem não viu a prática ainda, é uma base de dados onde as contaas estão depositadas, mas eu nem deveria ter falado isso porque eu mandei o vídeo para vocês e vocês já deveriam ter assistido, então vocês sabem o que é o PDB. Eita. Então, no PP muitas proteínas complexadas, mas nem todas. Por

esse raciocínio aqui, deveria ser mais comum eu ter proteína complexada do que, né? Porque se ela tá complexada, ela tá interagindo com alguém, tá mais estável. Se ela tá mais estável, é mais fácil de cristalizar e assim por diante, tá? Mas o a cristalização de proteínas é mais arte do que ciência, então não é sempre assim, tá? Então se eu tenho só a vai ser ela ou então eu não faço complamento, tá? Mas se eu tenho a e o ligante, eu vou preferir a do ligante, tá? Eu disse para vocês que a taxa de sucesso

aqui não é de 100%. Quando eu priorizo, não é as 100 primeiras, as 100 são atives, né? Então eu preciso de alguma forma validar, ter uma ideia do índice de acerta, não é? Para eu fazer essa validação, para eu ter uma ideia se o programa tá acertando na priorização ou não, o que que é o mais comum? O que que todo mundo faz? Eu pego a estrutura do complexo, tiro o ligante, minimizo ele ou nem minimizo, eu só tiro o ligante e falo pro programa: encaixa de volta. E aí depois eu vejo se o encaixe

simulado é próximo à posição cristalográfica. Quanto mais próximo for da posição cristalográfica, teoricamente melhor está. melhor é o meu programa. Então eu posso pegar cinco programas diferentes, peço pros cinco, o que encontrar uma conformação mais próximo da experimental é meu melhor programa. Parece correto para vocês? É, tem que ter, senão não tem como validar. Se eu tenho só aí é só a E tem que fazer, tá? Agora vamos imaginar quando eu faço isso, eh, é uma estimativa otimista do sucesso do programa. Por quê? Aquele sítio tava pré-orientado para interagir com aquele ligante. O que eu

vou pedir para ele simular depois não é mais aquele ligante. Então, eu tô simulando o menor, o melhor cenário possível. O que que é um cenário mais realista? A corrente já descos, eu vou descartar o a só vou usar a Apple se eu não tiver mais ninguém. Lembra? A APO é aquela pessoa reativa no amigos no final da festa. Ela não quer interagir com ninguém, ela tá chateada comum. Hã, hoje o que a todo mundo faz é receptor a ligante A. Eu tiro o ligante A e peço para encaixar o receptor A. O mais correto

é ter pelo menos mais de um gante e pegar o ligante B e pedir para encaixar no receptor A é a mesma proteína, tá? São só PTBs diferentes, tá? São dois complexos diferentes, dois códigos de PDBs diferentes da mesma da proteína. Eh, enzima conversora de jutensiva em complexo com o capitopril, em complexo com o inalil. O que todo mundo faz? Tira o captopril, pede para encaixar de volta. Qual que é o mais realisto? Vou encaixar o inalapril na estrutura que tá complexada com o captopril e vou pegar o captopril e vou pedir para encaixar na

estrutura que tá complexada com enalapril, não é? Que que acontece quando eu faço o redoc ligante A no receptor A? Os programas de doc aparecem maravilha. Taxa de acerto 90% 80% 95%. Quando eu faço cross do ligante B, receptor A, ligante A, receptor B, taxa de sucesso 40%, 50% 60%. O que eu quero dizer para vocês é o seguinte. A o programa de doc, se você não cuidar, ele vai errar. Então, todos os nossos cuidados, tudo que eu falei até agora, preparo do ligante, preparo do receptor e tudo isso são formas da gente reduzir a

chance dele errar, porque senão, se eu simplesmente, ó, tá aqui a molécula, tá, faz o docking aí, vamos tomar um café e depois a gente volta, a chance do do tá certo depois disso é 30 40%. Tá? Só para depois vocês não falarem mal do pessoal da modelagem. Mas eu acho que por hoje nós podemos encerrar por aqui por ser um assunto novo, denso e eu estar com quase tanto sono quanto você.