Autores
Souza, F.F. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO) ; de Paula, H. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO) ; Souto Campos, O. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO)
Resumo
Dentre as espécies de mosca-branca como pragas relatadas no mundo, duas espécies
ocorrem no Brasil, denominadas por Bemisia tabaci biotipo B e Trialeurodes
variabilis (CULIK, 2003). A mosca-branca, trata-se de um inseto comum,
caracterizada como vetor potencial de doenças viróticas. O controle com
inseticidas organofosforados tem sido avaliado como solução alternativa uma vez
que atuam sob a inibição da enzima acetilcolinesterase (AChE) causando
paralisia ou morte (GHOLIVAND, 2019). Um conjunto de compostos derivados
fosfoguanidina e fosfopizarina foram selecionados com base em suas propriedades
biológicas com o propósito do estudo de docking molecular, elaboração de um
modelo de análise quantitativa estrutura-atividade (QSAR) através da análise
comparativa de campos moleculares
Palavras chaves
CoMFA; acetilcolinesterase; organofosforado
Introdução
A mosca-branca, trata-se de um inseto sugador comum, caracterizada também como
vetor potencial de doenças viróticas das plantas, sendo transmissora do
carlavírus na plantação de soja e viroses infectantes do mamoeiro que, com a
evolução dos sintomas, pode levar a planta à morte (BUENO et al., 2013). O
inseto como praga é preocupante, uma vez que, alimentando-se continuamente, a
mosca-branca excreta nas folhas uma substância que favorece a formação de
fumagina, causada pelo fungo Capnodium sp. de coloração preta que dificulta a
captação dos raios solares, reduzindo a taxa fotossintética das folhas.
O controle dessa praga é realizado com inseticidas sintéticos; entretanto, essa
tática apresenta problemas socioambientais. O controle químico com inseticidas
sistêmicos: acefato e malatião, tem sido avaliado como solução. (GHOLIVAND et
al., 2019). Esses inseticidas afetam a enzima acetilcolinesterase (AChE) do
alvo, de modo que sua inibição causa acúmulo de acetilcolina nas sinapses,
resultando na ausência de coordenação no sistema neuromuscular e morte eventual
(MORAIS & MARINHO-PRADO, 2016). Os compostos de guanidina e pirazina
substituídos com fósforo podem representar aplicações agrícolas e medicinais,
têm diferentes funções, incluindo agentes anticancerígenos, anti-inflamatórios,
antibacteriano, fungicida, antimalárica e herbicida (GHOLIVAND et al., 2019) que
serão avaliadas nesse trabalho a partir de métodos in silico.
Objetivo: Elaborar um modelo estatístico através da análise quantitativa
estrutura-atividade (QSAR) utilizando CoMFA capaz de predizer atividade
biológica do conjunto de derivados fosfoguanidina e fosfopirazina.
Material e métodos
Da literatura foram encontrados 35 compostos derivados de fosfoguanidina e
fosfopirazina com atividade biológica e valores de pIC50 já determinados para a
acetilcolinesterase de insetos, nomeados de FG1 a FG25 e de FP26 a FP35. Os
compostos foram desenhados, otimizados e suas cargas parciais determinadas pelo
método semiempírico PM7 com MOPAC2016 (Stewart Computational Chemistry). Estudos
de docking molecular desses compostos sobre a acetilcolinesterase de Drosophila
melanogaster (PDB ID:1QON) foram performados usando o software Gold 2021.3.0.
Através do software PaDEL descriptor toolkit v2.21 os descritores geométricos,
topológicos e de contagem de fragmentos foram gerados. Em seguida, os
descritores constantes, redundantes e os altamente correlacionados entre si
foram eliminados. Os descritores restantes foram utilizados para a divisão com
o software Dataset Division GUI 1.2 (DTC Lab) através do algoritmo de Kennard-
Storne, em grupo treino e teste contendo 70% (24) e 30% (11) dos compostos
respectivamente, em que, o grupo teste foi utilizado para validação dos modelos
estatísticos gerados. Os modelos CoMFA 3D foram gerados com base em Campos de
Interação Moleculares estéricos e eletrostáticos (MIF’s) utilizando o SYBYL-X
2.1.1 (Tripos Certara-Company). A variação da distância entre os pontos grid 3D
e o desvio padrão pela opção “region focusing” afim de otimizar o modelo. Os
modelos estatísticos multivariados dependem da regressão Partial Least Square
(PLS), em que o coeficiente de determinação (r²) e o coeficiente de correlação
de validação cruzada (cross-validated, q²) obtidos no método leave-one-out são
utilizados como validação interna e a validação externa a partir dos valores de
regressão calculados pelo modelo.
Resultado e discussão
A construção do alinhamento foi desenvolvida com base na melhor pose do composto
mais ativo (FG19, pIC50= 1,772mM), observando as interações importantes através
do docking. Dentre os modelos gerados, o modelo CoMFA escolhido e os dados
estatísticos correspondentes estão na Tabela 1.
Os dados do grupo Teste foram usados para a validação externa do modelo. Os
valores obtidos indicam que o modelo possui capacidade de previsão muito boa,
comprovado pela relação entre os valores observados experimentalmente (pIC50
exp.) e preditos (pIC50 pred.) utilizados para gerar o gráfico na Figura 1.
Utilizando como base o composto FG19, as regiões críticas (estéricas ou
eletrostáticas) que afetam a afinidade de ligação, foram obtidas pelo modelo 3D-
QSAR indicando regiões favoráveis e desfavoráveis no composto com capacidade de
aumentar ou diminuir sua atividade.
Para análise do efeito eletrostático é possível afirmar que, as regiões em azul
indicam que a presença de íons carregados negativamente nesta posição é
altamente favorável à melhoria da atividade do composto e, regiões em vermelho
sugerem que estes íons não são favoráveis nesta posição. Observando a
contribuição dos efeitos estéricos, as regiões em verde destacam o favorecimento
de átomos volumosos para aumento da atividade e, em regiões de amarelo é
desfavorável a substituição de átomos volumosos, afetando as propriedades desse
composto de forma negativa.
Modelo CoMFA gerado e parâmetros estatísticos do no validation e da validação interna (leave-one-out).
a) pIC50 experimental e predito, b) mapa de contorno das regiões de contribuição estérica (verde e amarelo) e eletrostática (azul e vermelho).
Conclusões
O método 3D-QSAR utilizado para o conjunto de compostos derivados de
fosfoguanidina e fosfopirazina possibilitou gerar um modelo estatístico de CoMFA
com previsibilidade suficiente da atividade biológica, observado pelos valores de
pIC50 preditos obtendo um R² de 0.999 e erro padrão da estimativa de 0,023. Além
disso, o mapa de contorno obtido possibilita analisar quais possíveis alterações
favorecem o melhoramento da atividade dos compostos estudados, podendo ser
utilizado na proposição de novos compostos em estudos posteriores.
Agradecimentos
Agradecemos o apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
(CAPES), a Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) e ao Programa de Pós-
Graduação em Agroquímica (PPGAQ).
Referências
Bueno, A. F.; Hoffmann-Campo, C. B.; Sosa-Gomez, D. R. Artrópodes que atacam as folhas da soja. EMBRAPA. 2013.
CULIK, M. P.; MARTINS, D. dos S.; VENTURA, J. A. Índice de artrópodes pragas do mamoeiro (Carica papaya L.). Vitória: Incaper, p.553-555, 2003.
Gholivand, K.; Mohammadpanah, F.; Pooyan, M.; Valmoozi, A. A. E.; Sharifi, M.; Varnosfaderani-Mani, A.; Hosseini, Z. Synthesis, crystal structure, insecticidal activities, molecular docking and QSAR studies of some new phospho guanidines and phospho pyrazines as cholinesterase inhibitors. Pest. Biochem. Phys. 157, 122-137, 2019.
J. J. P. Stewart. Optimization of Parameters for Semiempirical Methods II. Applications. J. Comp. Chem., v.10, p.221-264, 1989.
Kennard, Ronald W., Larry A. Stone. "Computer aided design of experiments." Technometrics 11.1, p.137-148, 1969.
MORAIS, L. A. S. de; MARINHO-PRADO, J. S. Plantas com atividade inseticida. In: HALFELD-VIEIRA, B. de A.; MARINHO-PRADO, J. S.; NECHET, K. de L.; MORANDI, M. A. B.; BETTIOL, W. Defensivos agrícolas naturais: uso e perspectivas. Brasília, DF: Embrapa, 2016. Cap. 19. p. 542-593.
