Análise da Afinidade e Estabilidade de Complexos Fármaco-Enzima em Doenças Neurodegenerativas por Métodos Quânticos e de Docking

Descrição

O envelhecimento populacional representa um dos maiores desafios da saúde pública mundial, estando diretamente associado ao aumento da incidência de doenças neurodegenerativas. Entre essas enfermidades, destacam-se a Doença de Alzheimer (DA) e a Doença de Parkinson (DP), que afetam milhões de pessoas em todo o mundo e comprometem significativamente a qualidade de vida dos pacientes e de seus familiares. O crescimento contínuo da expectativa de vida tem impulsionado a demanda por terapias mais eficazes e seguras, refletindo-se também na expansão do mercado global de tratamentos para doenças neurodegenerativas. Apesar dos avanços terapêuticos observados nas últimas décadas, ainda existem importantes limitações relacionadas à biodisponibilidade dos fármacos, à sua capacidade de atravessar barreiras biológicas, à especificidade dos alvos moleculares e aos efeitos adversos associados aos tratamentos convencionais. Nesse contexto, a compreensão detalhada das interações entre moléculas bioativas e alvos biológicos torna-se fundamental para o desenvolvimento de novas estratégias terapêuticas. Este projeto propõe a aplicação de metodologias computacionais avançadas, incluindo Docking Molecular e o Método de Fragmentação Molecular com Campos de Componentes (MFCC – Molecular Fractionation with Conjugate Caps), para investigar as interações entre candidatos a fármacos e biomoléculas associadas a doenças neurodegenerativas. Essas abordagens permitem avaliar afinidades de ligação, identificar resíduos-chave envolvidos no reconhecimento molecular e compreender mecanismos de interação em nível atômico, contribuindo para o planejamento racional de novas terapias. Além de seus objetivos científicos, o projeto busca fortalecer a integração entre ensino, pesquisa e inovação no Centro de Educação e Saúde (CES/UFCG), promovendo a formação qualificada de recursos humanos em modelagem molecular, química computacional e bioinformática. Espera-se que os resultados obtidos contribuam para o avanço do conhecimento sobre sistemas biológicos de interesse farmacológico, ampliem a inserção científica da instituição em redes de pesquisa nacionais e internacionais e gerem impactos positivos para a sociedade por meio da formação de profissionais capacitados e da produção de conhecimento voltado para desafios relevantes da saúde pública.