In silico design of potent antioxidant compounds using 2D-QSAR Molecular docking ADMET prediction and Molecular dynamic simulation

Resumo Técnico: Design In Silico de Compostos Antioxidantes Potentes

Definição do Problema
O estresse oxidativo, impulsionado por um desequilíbrio entre as espécies reativas de oxigênio (ERO) e as defesas antioxidantes endógenas, é um fator primário no envelhecimento e em distúrbios degenerativos, como câncer, doenças cardiovasculares, diabetes e Alzheimer. Embora existam antioxidantes naturais e sintéticos, muitos sofrem com limitações que incluem baixa solubilidade, baixa abundância e toxicidade. Especificamente, derivados de 1,4-benzoxazina mostraram potencial como antioxidantes, mas há uma carência de avaliações computacionais abrangentes que vinculem suas propriedades estruturais à atividade biológica, modos de ligação e perfis farmacocinéticos. Este estudo aborda a necessidade de projetar racionalmente antioxidantes baseados em benzoxazina mais potentes, estáveis e seguros utilizando um fluxo de trabalho in silico de múltiplas etapas.

Metodologia
A pesquisa empregou uma abordagem de design de fármacos baseada em ligantes e baseada em estrutura, envolvendo as seguintes etapas sequenciais:

1. Preparação do Conjunto de Dados: Um conjunto de dados de 28 derivados conhecidos de 1,4-benzoxazina com atividades de sequestro de radicais DPPH (IC50) relatadas foi compilado. As estruturas foram convertidas para 3D, minimizadas energeticamente via Mecânica Molecular (MMFF) e otimizadas via Teoria do Funcional da Densidade (DFT) no nível B3LYP/6-31G*.
2. Modelagem QSAR 2D: Descritores moleculares foram gerados usando PADEL-Descriptor. O conjunto de dados foi dividido em conjuntos de treinamento (75%) e teste (25%) utilizando o algoritmo Kennard-Stone. Quatro modelos foram construídos usando o Algoritmo de Função Genética (GFA) e Regressão Linear Múltipla (MLR) no Material Studio v8.0. A validação do modelo incluiu testes de robustez interna ($R^2_{trn}$, $Q^2_{LOO}$), externa ($R^2_{ext}$) e Y-randomização ($cR^2_p$). O domínio de aplicabilidade foi avaliado via gráfico de Williams.
3. Docking Molecular: O melhor modelo QSAR foi utilizado para guiar o design de novos análogos. Todos os 28 compostos originais e cinco novos derivados projetados foram submetidos a docking contra a Citocromo c Peroxidase (PDB ID: 2XO8), uma enzima chave no transporte de elétrons mitocondrial e na regulação da apoptose, utilizando o Molegro Virtual Docker (MVD). O ácido ascórbico serviu como padrão de referência.
4. Design Baseado em Ligantes: O Composto 20 (o template mais ativo, pIC50 = 7,817) foi modificado pela adição de grupos funcionais (hidroxila, metoxi, etoxi, etila, clorato, aldeído) em posições específicas (D, X, Y) com base nas contribuições dos descritores no modelo QSAR.
5. ADMET e Farmacocinética: A semelhança com fármacos (Regra de Lipinski, regra de Veber) e as propriedades ADMET (absorção, distribuição, metabolismo, excreção, toxicidade) foram previstas utilizando os servidores SwissADME e pkCSM.
6. Simulação de Dinâmica Molecular (MD): A estabilidade dos complexos de melhor classificação (D1 e D5) com o receptor foi validada através de uma simulação de 100 ns utilizando o software Desmond, da Schrödinger. Os parâmetros analisados incluíram RMSD, RMSF, Raio de Giro (Rg) e ligações de hidrogênio.

Resultados Principais

• Desempenho do Modelo QSAR: O Modelo 4 foi selecionado como o modelo ideal devido à sua robustez estatística ($R^2_{trn} = 0,7889$, $R^2_{ext} = 0,7449$, $Q^2_{LOO} = 0,6889$, $cR^2_p = 0,6015$). O modelo utilizou os descritores GATS2m, GATS3m, SpMin6_Bhv e IC2. O teste de Y-randomização confirmou que o modelo não é uma correlação ao acaso.
• Compostos Projetados: Cinco novos derivados de benzoxazina (D1–D5) foram projetados. Eles exibiram atividades antioxidantes previstas superiores, com valores de pIC50 variando de 8,002 a 8,532, superando o template (Composto 20, pIC50 = 7,817) e o ácido ascórbico (pIC50 = 7,817).
• Afinidade de Docking: Os compostos projetados mostraram fortes afinidades de ligação. O Composto D5 alcançou o maior escore MolDock (-135,37 kcal/mol), seguido pelo D1 (-134,38 kcal/mol) e D4 (-131,14 kcal/mol). Esses escores foram significativamente melhores que o do ácido ascórbico de referência (-82,772 kcal/mol). A análise de interação revelou diversos modos de ligação envolvendo ligações de hidrogênio, interações pi-cátion, empilhamento pi-pi e interações hidrofóbicas com resíduos como ARG 48, TRP 51 e HIS 181.
• Perfis ADMET: Todos os compostos projetados aderiram às regras de Lipinski e Veber, indicando boa biodisponibilidade oral. Demonstraram alta absorção gastrointestinal (90–94%), baixa permeabilidade da barreira hematoencefálica (log BB < 0,3) e perfis metabólicos favoráveis (substratos de CYP3A4, não inibidores de CYP2D6). As previsões de toxicidade indicaram que D1, D2 e D5 não são mutagênicos, enquanto D3 e D4 foram previstos como mutagênicos.
• Simulação de MD: As simulações de MD de 100 ns confirmaram a estabilidade estrutural dos complexos D1 e D5. O RMSD da espinha dorsal da proteína estabilizou-se entre 2,2–2,6 Å, e os ligantes permaneceram estavelmente ligados ao sítio ativo, com valores de RMSD estabilizando em torno de 0,9 Å. A análise de ligação de hidrogênio e os mapas de contato indicaram interações sustentadas e robustas durante toda a simulação.

Significância e Alegações
Os autores alegam que este estudo demonstra com sucesso a utilidade de um pipeline in silico integrado (QSAR, docking, MD e ADMET) para o design racional de novos agentes antioxidantes. O estudo identifica modificações estruturais específicas ao arcabouço de 1,4-benzoxazina que aumentam a potência antioxidante e a afinidade de ligação à Citocromo c Peroxidase.

O artigo conclui que os derivados de benzoxazina projetados, particularmente D1, D2 e D5, representam candidatos promissores para o desenvolvimento posterior como agentes terapêuticos contra distúrbios relacionados ao estresse oxidativo. No entanto, os autores mantêm uma postura modesta, afirmando explicitamente que estes achados são previsões computacionais que "podem servir como agentes antioxidantes promissores, sujeitos a novos experimentos in vitro e in vivo". O trabalho visa preencher a lacuna entre a pesquisa experimental e a aplicação terapêutica prática, fornecendo um arcabouço estrutural validado para futura síntese e testes biológicos.