Avaliação ADMET de substâncias

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Avaliar se moléculas sintéticas são perigosas ou não aos seres vivos é uma preocupação presente há muito tempo na comunidade científica Entretanto, esses testes dependiam de avaliações in vitro, o que aumentava consideravelmente os custos para realização de experimentos. Recentemente, novas estratégias computacionais, como as propostas pelas ferramentas SwissADMET e pkCSM,  permitiram análises complementares in silico, trazendo assim uma redução de custos. Desse modo, a avaliação das moléculas através de fatores essenciais que determinam se um composto pode ser nocivo aos seres vivos tem se tornado cada vez mais popular devido a adoção das avaliações ADMET (sigla para Absorção, Distribuição, Metabolismo, Excreção e Toxicidade) por meio de técnicas computacionais antes da realização de testes in vitro. Neste artigo, você verá uma breve introdução de como essas técnicas podem ser utilizadas por meio de duas ferramentas: SwissADMET e pkCSM.

Introdução

Os testes ADMET (Absorção, Distribuição, Metabolismo, Excreção e Toxicidade) são formas utilizadas para avaliar se uma substância, por mais que ela seja útil para um determinado fator, será tóxica para seres humanos ou outras espécies. Esses testes se baseiam, principalmente, em questões experimentais de compostos com alta similaridade com o qual se deseja analisar ou até mesmo sobre testes já feitos com determinada substância in vitro ou os testes se baseiam exclusivamente em questões de química orgânica da molécula a qual deseja obter informações farmacológicas.

Avaliações de moléculas por meio do método ADMET antigamente eram feitos apenas de forma in vitro, o que gerava um maior custo às empresas e aos laboratórios que trabalhavam na descoberta de potenciais substâncias que muitas vezes nem eram úteis para determinada pesquisa [4]. Entretanto, assim como existem substâncias potencialmente tóxicas, também existem substâncias que podem ser de extrema importância. Desse modo, foram criados métodos para possibilitar a avaliação dessas substâncias, reduzindo a quantidade de  testes in vitro realizados como sendo a primeira opção para verificar se uma substância é ou não potencial para determinada pesquisa. Assim, foram propostos métodos para reduzir a quantidade de testes em seres vivos, através das análises computacionais que recebem o nome de testes de ADMET  in silico [3].

Esses testes não permitem, necessariamente, a descoberta de novas substâncias. Entretanto, é possível avaliar substâncias descobertas de outras maneiras e avaliar se essas têm ou não potencial de eficácia nos seres vivos em geral. Através do conhecimento em bioinformática de softwares de análises ADMET é possível avaliar desde a provável inibição de enzimas importantes para o organismo até se uma determinada substância tem um potencial carcinogênico. Por exemplo, pode-se citar o caso da Guttiferona-A, que de acordo com testes ADMET in silico pode ser uma ótima substância contra Candida albicans [1], porém foi descoberta a partir de análise não in silico.

Como são realizados os testes ADMET in silico

Primeiramente, todos os softwares apresentados usam o formato SMILE como forma de entrada para iniciar a análise. Assim, é necessário compreender como converter quase todo tipo de formato para o formato SMILE.

Vamos usar um software chamado Openbabel, que pode ser encontrado em: https://www.cheminfo.org/Chemistry/Cheminformatics/FormatConverter/index.html [6]. Nessa ferramenta, clique em “input format” para selecionar o formato de entrada. A seguir, insira em “output format” o formato de saída desejado (queremos converter nossa entrada para o formato SMILES).

Insira seu arquivo de entrada no campo esquerdo. A seguir, clique em “convert”. O programa irá converter seu texto de entrada em uma saída no formato SMILES, que aparecerá na lado direito da tela (conforme pode ser visto na Figura 1). 

Figura 1. Interface Openbabel. Para melhor exemplificação foi inserido um exemplo de uma molécula em formato fasta (lado esquerdo) o qual foi convertido para o formato SMILES (lado direito).

Finalizado isso, é só copiar o texto em formato SMILES e partimos para o processo de se utilizar o software para análise ADMET. A seguir, será descrito apenas dois dos principais softwares utilizados. Vamos começar com o SwissADMET.

Software para avaliações ADMET

SwissADME

Segundo seu site oficial, SwissADME é uma ferramenta web que permite “calcular descritores físico-químicos, bem como prever parâmetros ADME, propriedades farmacocinéticas, natureza medicamentosa e compatibilidade química medicinal de uma ou múltiplas moléculas pequenas para apoiar a descoberta de medicamentos”. A ferramenta SwissADME pode ser encontrada em: http://www.swissadme.ch [2]. 

Assim, a página principal da ferramenta possui uma interface interativa que permite desenhar moléculas. No lado direito da interface, há um campo para inserção de texto do formato SMILES da molécula. Após inserir o texto correspondente ao código SMILES da molécula desejada, basta pressionar o botão “Run!” para executar a ferramenta.

Figura 2 – Interface SwissADME. À esquerda pode-se visualizar o local onde pode-se desenhar a molécula. À direita, pode-se visualizar o local onde deve ser inserido o formato SMILES da molécula. No lado inferior direito, podemos encontrar o botão “Run!”, que deve ser clicado para fazer uma análise geral da molécula.

Os principais parâmetros usados nesta ferramenta são:

  • Solubilidade em água – há três possíveis opções para esse parâmetro: solúvel, pouco solúvel ou insolúvel. Com isso, um fármaco que é solúvel em água, terá uma maior biodisponibilidade corporéa, tanto para alcançar os mais diversos locais como também para uma excreção mais facilitada [3].

  • Regras de Lipinski (regra dos 5): aqui, quanto menor a quantidade de violações melhor será esse parâmetro, mas normalmente acima de duas violações já começam a descartar as moléculas julgando-as ser ineficientes ou inadequadas [1]. São parâmetros avaliados nessa regra:

    • Peso molecular: o peso molecular do composto não deve exceder 500 Da.

    • Aceptores de hidrogênio: o número de átomos aceptores de ligação de hidrogênio (como grupos -OH e -NH) não deve exceder 10.

    • Doadores de hidrogênio: o número de átomos de hidrogênio doadores de ligação (como grupos -OH e -NH) não deve exceder 5.

    • logP <= 5: O logP do composto deve ser menor que 5. Esta medida avalia a lipofilicidade, ou seja, a afinidade do composto por gordura em relação à água.

  • Farmacocinética

    • Absorção GI (absorção gastrointestinal): se trata de um parâmetro para avaliar se a molécula analisada tem alta ou baixa absorção gastrointestinal (sistema digestivo). Assim, esse resultado vai de acordo com a pesquisa a qual está sendo avaliada, se existe ou não a pretensão que tal substância seja absorvida pelo trato intestinal.

    • BBB permeabilidade (permeabilidade na barreira hematoencefálica): avalia se determinado medicamento tem a capacidade ou não (sim ou não) de passar pela barreira hematoencefálica entrando assim no sistema nervoso do ser vivo. Esse parâmetro é essencial para fármacos desenvolvidos para tratamento de doenças no encéfalo. Porém, caso não seja de interesse que o fármaco atinja o cérebro então deve-se esperar um resultado negativo para esse parâmetro. 

    • Inibição de proteínas: aqui são avaliadas possíveis interações com proteínas as quais estão envolvidas diretamente no metabolismo de fármacos (podendo essas gerar efeitos colaterais). Sendo elas:

      • CYP1A2 é uma monooxigenase do citocromo P450 envolvida no metabolismo de vários substratos endógenos, incluindo ácidos graxos, hormônios esteróides e vitaminas

      • CYP2C19 é uma monooxigenase do citocromo P450 envolvida no metabolismo de ácidos graxos poliinsaturados

      • CYP2C9 uma monooxigenase do citocromo P450 envolvida no metabolismo de vários substratos endógenos, incluindo ácidos graxos e esteróides

      • CYP2D6 é uma monooxigenase do citocromo P450 envolvida no metabolismo de ácidos graxos, esteróides e retinóides 

      • CYP3A4 é uma monooxigenase do citocromo P450 envolvida no metabolismo de esteróis, hormônios esteróides, retinóides e ácidos graxos.

É possível observar que todas essas enzimas têm funções semelhantes, mas cada uma desempenha a formação de ácidos graxos e catálise de hormônios diferentes os quais são essenciais para o armazenamento de energia, sendo úteis para formação de estruturas celulares. Sua inibição pode causar problemas nessas vias,  

  • Log Kp – nesse parâmetro é avaliado o coeficiente de permeabilidade na pele humana, assim através dele podemos verificar de tal composto caso seja eficiente no contato com a pele humana se ele irá ultrapassar a barreira da pele ou se ficará apenas superficialmente, ou caso estiver trabalhando com um composto tóxico se determinado composto caso entre em contato com a pele exista chances de atingir as vias internas do corpo.

     

pkCSM

Assim, tendo avaliado esses parâmetros nesse software, agora analisaremos fatores mais relacionados à toxicidade da molécula com o pkCSM. Segundo sua documentação, pkCSM é uma plataforma web que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para prever propriedades farmacocinéticas de moléculas pequenas, se baseando em padrões de distância/farmacóforo codificados como assinaturas baseadas em grafos. A ferramenta foi treinada com diversos conjuntos de dados experimentais de descritores ADMET. pkCSM pode ser acessado em https://biosig.lab.uq.edu.au/pkcsm/prediction [4]. 

Desse modo, o uso do pkCSM requer um processo muito parecido com o feito para o SwissADMET, uma vez que a entrada também requer o formato SMILES da molécula. A figura a seguir apresenta a interface do pkCSM:

Figura 3 – Interface pkCSM. Em vermelho, pode-se ver o local onde deve ser inserido o formato SMILES da molécula. 

Após inserir a molécula no formato SMILES no local indicado, basta clicar em “ADMET” localizado no fim da página (Figura 3).

A seguir, serão apresentados alguns os parâmetros que podem ser visualizados no resultado do pkCSM:

  • AMES toxicity: esse parâmetro trata da toxicidade da molécula a qual tem ou não a capacidade mutagênica (gerar mutações genéticas) no ser vivo. Pode ser “sim ou não”.

  • Máx. dose tolerada (humano): revela a quantidade máxima em log mg/Kg/dia para um ser humano de modo que essa dose não cause problemas (valor dado em logaritmo).

  • Toxicidade Aguda e Crônica Oral em Rato (LD50): parâmetro referente à quantidade numérica de quanto mol/Kg seria a dose a qual mataria 50% da população de ratos podendo assim ser considerada ou não tóxica com base no experimento realizado.

  • Hepatotoxicidade: categoria referente aos problemas que tal molécula tem potencial ou não causar problemas hepáticos (fígado) nos seres vivos.

  • Sensibilização da pele: parâmetro similar ao Log Kp (apresentado na descrição do SwissADME) que tem avaliações referentes à pele. Todavia, esse parâmetro avalia a questão se tal fármaco gera ou não sensibilidade na pele.

  • Toxicidade de T.Pyriformis: parâmetro parecido com o da dose tolerada para humano. Entretanto, refere-se ao protozoário T. pyriformis (o uso desse parâmetro depende da linha de pesquisa).

  • Toxicidade em peixes: avalia a toxicidade em peixes.

Conclusão 

Neste artigo, foram apresentados dois softwares que realizam análises ADMET in silico. Essas análises permitem verificar se determinada molécula tem potenciais usos ou não aos seres vivos, mas também se essas substâncias podem causar problemas aos indivíduos.

Os ADMET in silico tem um menor custo e, quando combinados com testes in vitro, têm maior eficiência. Ademais, por conta da eficiência dos testes in silico recomenda-se aos grupos de pesquisa possuírem em sua equipe bioinformatas com esse conhecimento para auxiliar nas pesquisas que envolvam potenciais substâncias. Tanto in silico como in vitro são necessários, já que um complementa o outro. Todavia, cabe ressaltar que, como esses testes são feitos de forma preditiva, devem vir embasados de provas in vivo. 

Referências 

[1] BARROS, A. G.; DE ARAÚJO, L. P.; FREITAS, N. J. Natural Resources for Human Health. 2023.

[2] DAINA, A.; MICHIELIN, O.; ZOETE, V. SwissADME: a free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Scientific reports, v. 7, n. 1, p. 42717, 2017. ISSN 2045-2322.

[3] DÍAZ-CERVANTES, E.; ROBLES, J.; AGUILERA-GRANJA, F. Understanding the structure, electronic properties, solubility in water, and protein interactions of three novel nano-devices against ovarian cancer: a computational study. Journal of Nanoparticle Research, v. 20, p. 1-11, 2018. ISSN 1388-0764.

[4] DOS SANTOS FREIRE, C. M. A. et al. Proposta pedagógica em prática no ensino de bioquímica: Aproveitamento de softwares livres como facilitador do processo de ensino e de aprendizagem. Revista Thema, v. 15, n. 4, p. 1442-1455, 2018. ISSN 2177-2894.

[5] NISHA, C. M. et al. Molecular docking and in silico ADMET study reveals acylguanidine 7a as a potential inhibitor of β-secretase. Advances in bioinformatics, v. 2016, 2016. ISSN 1687-8027.

[6] PIRES, D. E. V.; BLUNDELL, T. L.; ASCHER, D. B. pkCSM: predicting small-molecule pharmacokinetic and toxicity properties using graph-based signatures. Journal of medicinal chemistry, v. 58, n. 9, p. 4066-4072, 2015. ISSN 0022-2623.

[7] YOSHIKAWA, N.; HUTCHISON, G. R. Fast, efficient fragment-based coordinate generation for Open Babel. Journal of Cheminformatics, v. 11, n. 1, p. 1-9, 2019. ISSN 1758-2946.

Autor: Artur Gomes Barros https://orcid.org/0000-0002-0456-6867

Revisão: Bruna Espiño dos Santos, Diego Mariano

Cite este artigo:

Barros, AG. Avaliação ADMET de substâncias. BIOINFO. ISSN: 2764-8273. Vol. 3. p.25 (2023). doi:10.51780/bioinfo-03-25

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