ESTUDO DA ECOTOXICIDADE DOS ANTIBIÓTICOS CARBAPENÊMICOS E SEUS METABÓLITOS UTILIZANDO FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING

Publicado em 22/03/2021 - ISBN: 978-65-5941-128-3

Título do Trabalho
ESTUDO DA ECOTOXICIDADE DOS ANTIBIÓTICOS CARBAPENÊMICOS E SEUS METABÓLITOS UTILIZANDO FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING
Autores
  • Joanna Ângelis Macena Oliveira
  • Beatriz Pontes Cunto Corniglion
  • Alessandra Mendonça Teles de Souza
  • Bárbara de Azevedo Abrahim Vieira
Modalidade
Resumo apresentação oral curta
Área temática
Centro de Ciências de Saúde (CCS)/Farmácia
Data de Publicação
22/03/2021
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
Português
Página do Trabalho
https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/320256-estudo-da-ecotoxicidade-dos-antibioticos-carbapenemicos-e-seus-metabolitos-utilizando-ferramentas-de-machine-lear
ISBN
978-65-5941-128-3
Palavras-Chave
toxicidade preditiva, poluentes emergentes, QSAR
Resumo
O descarte indevido de medicamentos, assim como a excreção dos seus metabólitos pelos seus usuários em pequenas concentrações podem causar grandes impactos no meio ambiente pela exposição crônica. Assim, fármacos e seus metabólitos são considerados contaminantes emergentes, pois podem apresentar risco ambiental e não estão incluídos nos programas de monitoramento de rotina (ROY e KAR, 2016). Os antibióticos são umas das classes terapêuticas mais utilizadas em todo o mundo, o que propicia o surgimento de organismos resistentes, uma das maiores ameaças à saúde, à segurança alimentar e ao desenvolvimento global (WHO, 2020). Nesse cenário, os carbapenêmicos são uma classe de antibióticos beta-lactâmicos utilizada como último recurso no tratamento de infecções causadas por bactérias multirresistentes. Apesar da sua importância clínica, ainda não há dados de toxicidade ambiental desses fármacos e de seus metabólitos. Na era do Big Data e da inteligência artificial, métodos baseados em machine learning, estão em rápida evolução e tem sido amplamente utilizados em toxicidade preditiva (GINI e ZANOLI, 2020). Esses métodos permitem a avaliação do risco de toxicidade ambiental de poluentes emergentes com baixo custo, baixo impacto ambiental e reduzindo o número de animais em experimentos. Esse trabalho tem como principal objetivo avaliar a ecotoxicidade dos carbapenêmicos imipenem, meropenem, ertapenem e seus metabólitos utilizando ferramentas de machine learning. Inicialmente será realizada a busca bibliográfica dos metabólitos dos fármacos e todas as estruturas 2D serão construídas utilizando o programa MarvinScketch. Para avaliar a ecotoxicidade serão utilizados os programas QSAR toolbox e ADMET predictor TM onde serão utilizados os seguintes modelos de toxicidade aquática: toxicidade letal (LC50) em Daphnia magna e Pimephales promelas, inibição do crescimento (pIGC50) de Tetrahymena pyriformis e, fator de bioconcentração, expressa coeficiente de partição do composto entre tecidos de peixes e água ambiental em estado estacionário, e a probabilidade de biodegradação no meio ambiente, expressa como demanda relativa de oxigênio biológico. Com o desenvolvimento deste trabalho, serão fornecidos dados de ecotoxicidade dessa classe de fármacos que poderão influenciar futuras atividades regulatórias em termos de vigilância sanitária de produtos e proteção ambiental. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: Gini G., Zanoli F. (2020) Machine Learning and Deep Learning Methods in Ecotoxicological QSAR Modeling. In: Roy K. (eds) Ecotoxicological QSARs. Methods in Pharmacology and Toxicology. Humana, New York, NY. Roy K., Kar S. (2016) In Silico Models for Ecotoxicity of Pharmaceuticals. In: Benfenati E. (eds) In Silico Methods for Predicting Drug Toxicity. Methods in Molecular Biology, vol 1425. Humana Press, New York, NY. World Health Organization (WHO). Antimicrobial resistance. Facts Sheet. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance , acessado em 30/11/2020.
Título do Evento
XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento
Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital

Como citar

OLIVEIRA, Joanna Ângelis Macena et al.. ESTUDO DA ECOTOXICIDADE DOS ANTIBIÓTICOS CARBAPENÊMICOS E SEUS METABÓLITOS UTILIZANDO FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/320256-ESTUDO-DA-ECOTOXICIDADE-DOS-ANTIBIOTICOS-CARBAPENEMICOS-E-SEUS-METABOLITOS-UTILIZANDO-FERRAMENTAS-DE-MACHINE-LEAR. Acesso em: 08/02/2025

Trabalho

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