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Tipo do documento: Dissertação
Título: Previsão da solubilidade de fármacos orgânicos em água, baseado na relação quantitativa entre estrutura molecular e propriedades in silico
Autor: Peixoto, Edilson Pinheiro 
Primeiro orientador: Camargo, Ademir João
Resumo: A solubilidade de uma substância, potencialmente fármaco, em água é extremamente importante para o trabalho de desenvolvimento dessa como medicamento. Neste trabalho foram calculadas propriedades topológicas, geométricas e eletrônicas in silico de 322 moléculas, estruturalmente diferentes, a partir de parâmetros de suas estruturas espaciais moleculares (3D). As propriedades calculadas foram: área, volume, potencial de ionização, “HOMO”, “LUMO”, momento dipolar, polarizabilidade (alfa), usando o modelo semi-empírico RM1, e número de doadores e aceptores de pontes de hidrogênio por molécula, obtidos da literatura. Os dados do grupo de 322 moléculas foram subdivididos em dois sub-grupos, um com 242 para o desenvolvimento de um modelo preditivo de solubilidade, e outro com 80 moléculas para validação do mesmo. Os dados das propriedades foram correlacionadas com a solubilidade experimental destas mesmas moléculas e a eles aplicado regressão linear multivariada em relação a mesma solubilidade, chegando-se a uma equação pela qual se possa calcular uma previsão de solubilidade a partir dos dados das propriedades in silico apenas. Esta equação geral, abrangendo todos os dados do grupo modelo, resultou em (r)=0,716 e (R2 )=51,3%, com S=1,19463, referente a logS, valores superiores aos encontrados na literatura para modelos de equação única. O logS calculado para as 80 moléculas de validação demonstrou o potencial preditivo do modelo, resultando em uma correlação de (r)=0,751 e erro relativo médio de 4,5% em relação ao logS experimental.
Abstract: The solubility of a substance, with potential to become a comercial drug, in water is of extreme importance to the development of the drug itself. In this study the in silico topological, geometric and electronic proprieties of 322 molecules, structurally different from each other, were calculated using their 3D spatial structure. Among the proprieties calculated we considered: molecule area, volume, ionization potential, “HOMO”, “LUMO”, dipolar moment and polarizability (alfa), using a semi-empiric model (RM1), and also the number of hydrogen bond donators and acceptors, obtained from the literature. The data was divided into 2 groups, one with 242 molecules, for the development of a predictive model for molecular solubility, and another, with 80 molecules for the model validation. The model data was tested for correlation with the logarithm of the solubility, and a multi-linear regression model was developed, so to achieve an equation capable of predicting the solubility with only in silico proprieties. This equation resulted in the parameters (r)=0,716 and (R2 )=51,3%, with S=1,19463, referring to logS, relatively larger than those found in literature. The calculated logS for the 80 validation molecules showed the predictive potential of the model, resulting in a correlation of (r)=0,751, and relative mean error of 4,5%, when compared to the experimental logS.
Palavras-chave: Solubilidade
Previsão solubilidade em água
QSPR
Propriedades moleculares in silico
Solubility
Water solubility prediction
QSPR
Molecular proprierties in silico
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual de Goiás
Sigla da instituição: UEG
Departamento: UEG ::Coordenação de Mestrado Ciências Moleculares
Programa: Programa de Pós-Graduação Stricto sensu em Ciências Moleculares
Citação: PEIXOTO, Edilson Pinheiro. Previsão da solubilidade de fármacos orgânicos em água, baseado na relação quantitativa entre estrutura molecular e propriedades in silico. 2010. 54 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Moleculares) - Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis-GO.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/503
Data de defesa: 1-Jun-2010
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Moleculares

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