BIA - IFPI Campus Picos Licenciatura Licenciatura em Química - Picos
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Prospecção computacional dos fitoconstituintes do gengibre (Zenziber officinale): uma análise admet e docking molecular em cepas da Mycobacterium tuberculosis H37rv.
Título(s) alternativo(s): Computational prospecting of the phytoconstituents of ginger (Zingiber officinale): an ADMET and molecular docking analysis on Mycobacterium tuberculosis H37rv strains.
Autor: Souza, Victor Manoel Monteiro de
Orientador(a): Sá, Ézio Raul Alves de
metadata.dc.contributor.referee1: Costa, Allan Nunes
metadata.dc.contributor.referee2: Costa, Isabella Cristhina Gonçalves
metadata.dc.contributor.referee3: Borges, Valdivino Francisco dos Santos
Resumo: A tuberculose é uma das principais doenças infecciosas do século XXI, contaminando mais de dez milhões de pessoas globalmente. A doença pode se manifestar em formas pulmonares e extrapulmonares, sendo essa última a mais perigosa em termos clínicos. O gengibre, um importante produto natural, tem relevantes usos fitoterápicos, incluindo atividades moduladoras, antitumorais e antibacterianas, sendo amplamente explorado na literatura. Essa pesquisa buscou investigar as propriedades ADMET dos compostos do gengibre utilizando ferramentas online (SWISSADME, ADMET lab 3.0 e Way2Drug). Também foi empregado simulações computacionais para aferir a afinidade de ligação em receptores relevantes de M. tuberculosis, considerando inhA e rpoB como os alvos moleculares selecionados. Os resultados das previsões ADMET revelam compostos com alta afinidade lipídica e aquosa, assim como compostos que penetram a membrana encefálica e substrato das P-gp. A toxicologia determina candidatos com algum potencial tóxico, sendo ((E)-Hexadecil-ferulato, Citral, N-metil-2-pirrolidona, β-feladreno, Zerumbona e Spinasterona alguns dos mais tóxicos. As predições biológicas determinam alta probabilidade de influenciarem positivamente e negativamente a produção de TNF-α, assim como compostos com probabilidade relevante de interferir o crescimento de bactérias e com ações anti-inflamatórias. As simulações computacionais garantiram a observação do complexo mais bem pontuado, sendo spinasterone (-11,10 Kcal mol-1) o complexo mais estável no receptor inhA, porém nenhuma molécula apresenta afinidade relevante para rpoB, enquanto o RMSD valida o protocolo utilizado. Embora os resultados corroborem e conversem com a literatura in silico, pesquisas experimentais devem comprovar os resultados obtidos e dar continuidade aos estudos.
Abstract: Tuberculosis is one of the main infectious diseases of the 21st century, affecting over ten million people worldwide. The disease can appear in pulmonary and extrapulmonary forms, with the latter being the most dangerous in clinical terms. Ginger, an important natural product, has relevant herbal uses, including modulatory, antitumor, and antibacterial activities, and is widely studied in the literature. This research aimed to investigate the ADMET properties of ginger compounds using online tools (SWISSADME, ADMET lab 3.0, and Way2Drug). Computer simulations were also used to assess the binding affinity in relevant M. tuberculosis receptors, considering inhA and rpoB as the selected molecular targets. The ADMET predictions reveal compounds with high lipid and water affinity, as well as compounds that can cross the blood-brain barrier and are substrates of P-gp. Toxicology identifies candidates with some toxic potential, with (E)-Hexadecyl-ferulate, Citral, N-methyl-2-pyrrolidone, β-feladreno, Zerumbone, and Spinasterone being some of the most toxic. Biological predictions indicate a high likelihood of influencing TNF-α production both positively and negatively, as well as compounds likely to interfere with bacterial growth and have anti-inflammatory effects. Computer simulations ensured the observation of the highest-scoring complex, with spinasterone (-11.10 Kcal mol-1) being the most stable complex in the inhA receptor, although no molecule shows significant affinity for rpoB, while the RMSD validates the protocol used. Although the results support and align with the in silico literature, experimental research is needed to confirm the findings and continue the studies.
Palavras-chave: meningite tuberculose; In silico; Zenziber officinale; perfil admet
tuberculosis meningitis; In silico; Zenziber officinale; admet profile
Cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ORGANICA
metadata.dc.language: por
País: Brasil
Editor: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Sigla: IFPI
Unidade: Campus Picos
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5767
Data do documento: 16-Jul-2026
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