Author(s):
Oliveira, Catarina
Date: 2025
Persistent ID: https://hdl.handle.net/10316/120713
Origin: Estudo Geral - Universidade de Coimbra
Subject(s): Alzheimer's disease; Glycopolymers; Peptide β-amyloid; Protein aggregation; Protein inhibition; Agregação proteica; Doença de Alzheimer; Glicopolímeros; Inibição proteica; Péptido β-amilóide
Description
Dissertação de Mestrado em Engenharia Química apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
Protein aggregation in the brains with Alzheimer’s disease (AD) patients hasbecome an increasingly important research focus, as it is associated with a cascade ofbiological events that worsen disease progression. One of the main markers of the diseaseis the deposition of amyloid plaques and neurofibrillary tangles. Currently, there is nospecific treatment that cures the disease, but there are medications used to alleviatesymptoms. However, glycopolymers have attracted increasing interest due to theirinvolvement in biological recognition and protein binding mechanisms. Furthermore, inthe context of neurodegenerative disorders, glycopolymers have been shown to have theability to inhibit the protein aggregation. In this context, several factors, such as thetopology and surface composition of these materials, are particularly important, as theydirectly influence their potential as anti-amyloidogenic agents. Here, previouslysynthesized glycopolymers with different pendant sugars, structures, and molecularweights were tested for their ability to modulate protein aggregation, initially usinglysozyme as a protein model and, subsequently, Aβ(1-42), a peptide implicated in AD. Theresults showed that glycopolymers containing maltobionic and gluconic acids formedintermolecular interactions with the protein, contributing to the inhibition of aggregation.In contrast, a star-shaped polymer containing glucose exhibited an aggregating effect,likely due to intramolecular interactions that favor self-aggregations. These findings weresupported by visual evaluation, UV-Vis spectroscopy, dynamic light scattering (DLS),and cell viability, suggesting that certain glycopolymers may serve as promisingcandidates for future therapeutic strategies against amyloid-related diseases, such as AD.
A agregação de proteínas no cérebro tornou-se um foco central de investigação em pacientes com doença de Alzheimer (DA), pois está diretamente associada a uma cascata de eventos biológicos que agravam a progressão da doença. Um dos principais marcadores da doença é a deposição de placas amilóides e emaranhados neurofibrilares. Atualmente, não existe um tratamento específico que cure a doença, mas existem medicamentos usados para aliviar os sintomas. Por sua vez, os glicopolímeros têm atraído um interesse crescente devido ao seu envolvimento nos mecanismos de reconhecimento biológico e ligação de proteínas. Além disso, no contexto das doenças neurodegenerativas, os glicopolímeros têm demonstrado ter a capacidade de inibir a agregação de proteínas. Neste contexto, vários fatores, como a topologia e a composição da superfície desses materiais, são particularmente importantes, pois influenciam diretamente o seu potencial como agentes anti-amiloidogénicos. Neste estudo, glicopolímeros previamente sintetizados com diferentes ácidos derivados de açúcares pendentes, estruturas e pesos moleculares foram testados quanto à sua capacidade de modular a agregação de proteínas, inicialmente usando lisozima como proteína modelo e, posteriormente, Aβ(1‑42), um peptídeo implicado na DA. Os resultados mostraram que os glicopolímeros contendo os ácidos maltobiónico e glucónico formam interações intermoleculares com a proteína, contribuindo para a inibição da agregação. Em contrapartida, o polímero em forma de estrela contendo glicose exibiu um efeito agregador, provavelmente devido a interações intramoleculares que favorecem as auto-agregações. Essas descobertas foram corroboradas por avaliação visual, espectroscopia UV-Vis, espalhamento dinâmico de luz (DLS) e viabilidade celular, sugerindo que certos glicopolímeros podem servir como candidatos promissores para futuras estratégias terapêuticas contra doenças amiloidogénicas, como a DA.