Banca de QUALIFICAÇÃO: RAFAEL LEANDRO FERNANDES MELO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL LEANDRO FERNANDES MELO
DATA: 04/04/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Sala 24 do Prédio da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós Graduação
TÍTULO:

INVESTIGAÇÃO DO EFEITO CORONA EM NANOPARTICULAS DE OURO VIA MODELAGEM MOLECULAR

PALAVRAS-CHAVES:

Efeito corona. Nanopartículas de ouro. Modelagem molecular.

PÁGINAS: 99
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia de Materiais e Metalúrgica
RESUMO:

As nanopartículas de ouro (AuNPs) fazem parte de um universo nanométrico biocompatível em que suas propriedades mecânicas, elétricas, magnéticas e opticas as tornam interessantes para aplicações biológicas. Essas convertem eficientemente a luz em calor, propriedade que as tornam altamente importante para detecções biológicas e terapêuticas. Preocupações com interações entre AuNPs e proteínas vêm crescendo continuamente na comunidade cientifica. Sua alta biocompatibilidade faz com que criem fortes interações com proteínas contidas no plasma sanguíneo, formando uma coroa de proteínas em sua superfície, essa interação é chamada de efeito corona, quando possui predominância de proteínas, dá-se o nome de proteína corona (PC). Os efeitos imprevisíveis relacionados à PC afetam criticamente as respostas terapêuticas, nas quais as AuNPs têm como finalidade. Essa pesquisa faz uma investigação via modelagem molecular clássica da PC em AuNPs utilizando duas das proteínas mais presentes no plasma sanguíneo, a lisozima humana (do inglês, lyzozyme, LYZ) e a albumina humana (do inglês, human serum albumin, HSA). O software utilizado para a modelagem molecular foi o materials studio 5.5, nele foram construídos AuNPs esféricas de 2, 4, 6 e 8 nm de diâmetro. As proteínas foram importadas da Protein Data Bank (PBD), com suas estruturas cristalográficas com ligantes livres, isoladas por Wang Y. (2013) e Durek T. (2006), respectivamente. As AuNPs, a LYS e a HSA, tiveram suas energias e geometrias otimizadas via modelagem clássica utilizando a parametrização forcite e o campo de força universal. Após as otimizações, as AuNPs foram colocadas para interagir com cada proteína, separadamente, via script de simulação proposto por Costa (2011) e Bezerra (2014), realizando varreduras para obter os potenciais de energias de interação. Os resultados foram plotados, mostrando a relação entre o potencial de energia de interação formado com a distância entre o centroide da AuNP e a proteína. Os menores potenciais foram visualizados, mostrando as regiões preferências de interação em que cada proteína possui com cada AuNP. Os resultados das interações da lisozima com as AuNPs (LYS@AuNPs), sugerem que o aumento do tamanho das AuNPs, aumenta o potencial de energia, e que essas possuem três regiões preferenciais de interação. Já os resultados obtidos entre a albumina e as AuNPs (HSA@AuNPs), não apresentaram uma direta proporção entre o aumento da AuNPs com o aumento do potencial de energia, tendo a AuNP de 4 nm como o maior potencial apresentado. A HSA@AuNPs também apresentaram três regiões preferenciais de interação.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - EVELINE MATIAS BEZERRA - UFRN
Interno - 1714006 - FRANCISCO FRANCINE MAIA JUNIOR
Presidente - 1693060 - RONER FERREIRA DA COSTA