Exame de Qualificação: Inteligência Artificial Aplicada à Deconvolução de Alvos Moleculares

Orientadores:
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marisa Fabiana Nicolás - 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
Pedro Geraldo Pascutti - IBCCF/UFRJ - IBCCF/UFRJ

Resumo:

A deconvolução de alvos moleculares representa um dos maiores desafios científicos na descoberta de novos fármacos, exigindo abordagens altamente sofisticadas para identificar com precisão proteínas associadas a compostos bioativos1 . O presente trabalho concentra-se na deconvolução de alvos para proteí nas da família das quinases, pois estas são particularmente importantes no desenvolvimento de terapias para câncer, desordens neurológicas, doenças cardiovasculares, doenças autoimunes e infecções virais como dengue e zika. Além disso, são alvos chave no combate a doenças por protozoários como as causadas por trypanosoma e leishmania, e também no combate à super-resistência bacteriana aos antibióticos2 . A aplicação de modelos de linguagem de larga escala (LLMS) na deconvolução de alvos moleculares se destaca por ser uma abordagem inovadora, robusta e em sintonia com o estado da arte apresentado na literatura3 . O presente trabalho se propõe a desenvolver metodologias orientadas por dados para investigar a diversidade dos inibidores de quinases, com o objetivo de mapear o espaço químico desses compostos no contexto da deconvolução de alvos moleculares. Tal proposta inclui o ajuste (FINE-TUNING) de LLMS para aprimorar a capacidade de classificação desses inibidores dentro do espaço a mostral previamente obtido. Além disso, o meta-modelo construído será disponibilizado com documentação open-source, oferecendo à comunidade científica uma ferramenta acessível para realizar a deconvolução de alvos de quinases a partir de qualquer molécula.