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In Silico Discovery and Virtual Screening of Multi-Target Inhibitors for Proteins in Mycobacterium tuberculosis

Título
In Silico Discovery and Virtual Screening of Multi-Target Inhibitors for Proteins in Mycobacterium tuberculosis
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2012
Autores
Alejandro Speck Planche
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Valeria V Kleandrova
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Feng Luan
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Natalia N D S Cordeiro
(Autor)
FCUP
Revista
Vol. 15
Páginas: 666-673
ISSN: 1386-2073
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Química
Outras Informações
ID Authenticus: P-002-64B
Abstract (EN): Mycobacterium tuberculosis (MTB) is the principal pathogen which causes tuberculosis (TB), a disease that remains as one of the most alarming health problems worldwide. An active area for the search of new anti-TB therapies is concerned with the use of computational approaches based on Chemoinformatics and/or Bioinformatics toward the discovery of new and potent anti-TB agents. These approaches consider only small series of structurally related compounds and the studies are generally realized for only one target like a protein. This fact constitutes an important limitation. The present work is an effort to overcome this problem. We introduce here the first chemo-bioinformatic approach by developing a multi-target (mt) QSAR discriminant model, for the in silico design and virtual screening of anti-TB agents against six proteins in MTB. The mt-QSAR model was developed by employing a large and heterogeneous database of compounds and substructural descriptors. The model correctly classified more than 90% of active and inactive compounds in both, training and prediction series. Some fragments were extracted from the molecules and their contributions to anti-TB activity through inhibition of the six proteins, were calculated. Several fragments were identified as responsible for anti-TB activity and new molecular entities were designed from those fragments with positive contributions, being suggested as possible anti-TB agents.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 8
Documentos
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