Aplicação da química quântica e métodos químiométricos no estudo de canabinoides sintéticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Castro, Jade Simoes de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Canabinoides sintéticos
Chemometrics
Quantum chemistry
Química quântica
Quimiometria
Synthetic cannabinoids
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59138/tde-01092025-144046/
Resumo: A identificação e caracterização de novas substâncias psicoativas representam um grande desafio no contexto forense, especialmente quando há poucos dados disponíveis sobre sua estrutura e propriedades espectroscópicas. A rápida evolução do mercado de drogas sintéticas, impulsionada por modificações estruturais intencionais para contornar restrições legais e dificultar a detecção, tem gerado uma constante demanda por métodos mais eficientes e precisos de análise e identificação. A identificação precoce de novas substâncias é essencial para a implementação de medidas regulatórias e de saúde pública, além de ser crucial para o desenvolvimento de estratégias eficazes de combate ao tráfico e ao uso abusivo dessas substâncias. O Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime (UNODC) alerta para os efeitos tóxicos desconhecidos dessas versões sintéticas, com diversos relatos de danos graves e fatalidades associados ao seu consumo. A rápida evolução estrutural dessas substâncias representa um desafio crescente para os métodos tradicionais de identificação, que são muitas vezes demorados, caros e de difícil atualização frente à diversidade molecular emergente. Neste contexto, este estudo emprega metodologias in silico para analisar canabinoides sintéticos identificados em amostras forenses, aliando cálculos teóricos com ferramentas de quimiometria para explorar relações estruturais, espectroscópicas e toxicológicas. Destaca-se, ainda, a aplicação da Teoria do Funcional da Densidade (DFT) para a predição de espectros de infravermelho (IR), tanto no vácuo quanto em diferentes solventes. Além disso, foram realizados estudos de predição de espectros de massas e análises de correlação entre estrutura química e toxicidade. Os resultados obtidos reforçam a relevância de abordagens computacionais no enfrentamento dos desafios impostos pelas NPS. Estas metodologias oferecem vantagens como custo reduzido, alta reprodutibilidade e rápida adaptação a novos compostos, tornando-se um recurso complementar valioso às técnicas experimentais.
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A identificação precoce de novas substâncias é essencial para a implementação de medidas regulatórias e de saúde pública, além de ser crucial para o desenvolvimento de estratégias eficazes de combate ao tráfico e ao uso abusivo dessas substâncias. O Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime (UNODC) alerta para os efeitos tóxicos desconhecidos dessas versões sintéticas, com diversos relatos de danos graves e fatalidades associados ao seu consumo. A rápida evolução estrutural dessas substâncias representa um desafio crescente para os métodos tradicionais de identificação, que são muitas vezes demorados, caros e de difícil atualização frente à diversidade molecular emergente. Neste contexto, este estudo emprega metodologias in silico para analisar canabinoides sintéticos identificados em amostras forenses, aliando cálculos teóricos com ferramentas de quimiometria para explorar relações estruturais, espectroscópicas e toxicológicas. Destaca-se, ainda, a aplicação da Teoria do Funcional da Densidade (DFT) para a predição de espectros de infravermelho (IR), tanto no vácuo quanto em diferentes solventes. Além disso, foram realizados estudos de predição de espectros de massas e análises de correlação entre estrutura química e toxicidade. Os resultados obtidos reforçam a relevância de abordagens computacionais no enfrentamento dos desafios impostos pelas NPS. Estas metodologias oferecem vantagens como custo reduzido, alta reprodutibilidade e rápida adaptação a novos compostos, tornando-se um recurso complementar valioso às técnicas experimentais.The identification and characterization of new psychoactive substances (NPS) represent a major challenge in the forensic context, especially when limited data are available regarding their structure and spectroscopic properties. The rapid evolution of the synthetic drug market, driven by intentional structural modifications designed to circumvent legal restrictions and hinder detection, has generated a constant demand for more efficient and accurate methods of analysis and identification. Early identification of new substances is essential for implementing regulatory and public health measures and is crucial for developing effective strategies to combat drug trafficking and abuse. The United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC) warns of the unknown toxic effects of these synthetic versions, with numerous reports of severe harm and fatalities associated with their consumption. The swift structural evolution of these substances presents a growing challenge for traditional identification methods, which are often time-consuming, expensive, and difficult to update in the face of emerging molecular diversity. In this context, this study employs in silico methodologies to analyze synthetic cannabinoids identified in forensic samples, combining theoretical calculations with chemometric tools to explore structural, spectroscopic, and toxicological relationships. Notably, Density Functional Theory (DFT) was applied to predict infrared (IR) spectra, both in vacuum and in different solvents. Additionally, mass spectrum prediction studies and correlation analyses between chemical structure and toxicity were carried out. The results obtained reinforce the relevance of computational approaches in addressing the challenges posed by NPS. These methodologies offer advantages such as reduced cost, high reproducibility, and rapid adaptation to new compounds, making them a valuable complementary resource to experimental techniques.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBruni, Aline ThaisCastro, Jade Simoes de2025-06-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59138/tde-01092025-144046/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPReter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-10-16T09:01:02Zoai:teses.usp.br:tde-01092025-144046Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-10-16T09:01:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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