Autores
Fernandes de Souza, F. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO) ; Souto Campos, O. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO) ; de Paula, H. (UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO)
Resumo
Dentre as espécies de mosca-branca relatadas no mundo, duas espécies ocorrem no
Brasil, denominadas por Bemisia tabaci biotipo B e Trialeurodes variabilis
(CULIK, 2003). 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 índices de
similaridade molecular (CoMSIA).
Palavras chaves
CoMSIA; 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 CoMSIA 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 CoMSIA 3D foram gerados com base em Campos de
Interação Moleculares (MIF) estéricos, eletrostáticos, efeito doador, aceptor e
hidrofóbico utilizando o SYBYL-X 2.1.1 (Tripos Certara-Company). A variação da
distância entre os pontos grid 3D (D) e o desvio padrão pela opção “region
focusing” (W) foram ajustados afim de otimizar o modelo. Os modelos estatísticos
multivariados dependem da regressão Partial Least Square (PLS), em que o
coeficiente de correlação de validação cruzada (cross-validated, q²) e o erro
padrão da predição 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 CoMSIA escolhido compreende os
efeitos estérico e aceptor, 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 (estérica ou
aceptora) 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 aceptor é possível
afirmar que, as regiões em magenta indicam que a presença de átomos aceptores de
hidrogênio nesta posição é altamente favorável à melhoria da atividade do
composto e, regiões em vermelho sugerem que aceptores de hidrogênio não são
favoráveis nesta posição. Observando a contribuição dos efeitos estéricos, as
regiões em amarelo destacam o desfavorecimento da substituição de átomos
volumosos para aumento da atividade, afetando as propriedades desse composto de
forma negativa.
a) Valores de pIC50 experimental e predito, b) mapa de contorno das regiões de contribuição estérico(verde e amarelo) e aceptor(magenta e vermelho)
Modelo CoMSIA gerado e parâmetros estatísticos do no validation e da validação interna (leave-one-out).
Conclusões
O método 3D-QSAR utilizado para o conjunto de compostos derivados de
fosfoguanidina e fosfopirazina possibilitou gerar um modelo estatístico de CoMSIA
com previsibilidade suficiente da atividade biológica, observado pelos valores de
pIC50 preditos obtendo um R² de 0.985 e erro padrão da estimativa de 0,093. 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.
