Exame de Qualificação: Acelerando a Descoberta de Novos Fármacos: Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Artificial Aplicadas a Triagem e Desenho Molecular

Orientadores:
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Fábio Lima Custódio - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Alessandro Silva Nascimento - Universidade de São Paulo - IFSC/USP

Suplentes:
Fabio Andre Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Técnicas computacionais de aprendizado máquina têm revolucionado a maneira como a comunidade científica e as empresas farmacêuticas desenvolvem novos candidatos a medicamentos, reduzindo o temp o e o custo envolvidos na busca por compostos promissores [1]. Com o recente aumento na disponibilidade de bibliotecas de compostos virtuais em uma escala ultra-grande (na ordem de bilhões de moléculas), abordagens baseadas em aprendizado profundo têm sido empregadas para realizar a triagem virtual desses grandes subespaços químicos de maneira rápida e computacionalmente eficiente, guiando a realização dos experimentos de docking molecular para regiões mais promissoras enquanto descarta estruturas não favoráveis [2]. Outra abordagem para o desenvolvimento de novos compostos são os modelos generativos, uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina capazes de codificar uma representação latente do espaço químico e, subsequentemente, gerar novas moléculas similares a partir desse espaço latente. Além disso, modelos generativos podem ser refinados utilizando aprendizado por reforço, de maneira que a geração de moléculas satisfaça determinados objetivos, como "drug-likeness", baixa toxicidade e alta afinidade de ligação receptor-ligante [3]. Este trabalho busca explorar estas duas abordagens baseadas em inteligência artificial, i.e., triagem virtual de bibliotecas ultra-grandes utilizando o programa DockThor e modelos generativos acoplados a sistemas de aprendizado por reforço, visando desenvolver novos candidatos a fármacos para alvos específicos do SARS-CoV-2 e de cepas resistentes a antibióticos de Klebsiella pneumoniae, previamente selecionados pelo nosso grupo de pesquisa.