Seminário de Avaliação - Série A: Acelerando a Descoberta de Novos Fármacos: Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Artificial Aplicadas a Triagem e Desenho Molecular

Hora: 09h

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

Banca Examinadora:
Laurent Emmanuel Dardenne - 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:
Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

As metodologias de aprendizado de máquina têm sido fundamentais na transformação dos processos de descoberta de novos fármacos, tanto na comunidade científica quanto no setor farmacêutico, agiliz ando a identificação de moléculas promissoras e diminuindo os custos e o tempo de pesquisa. Com a crescente disponibilidade de vastas bibliotecas de compostos virtuais, na ordem de bilhões de moléculas, pesquisadores têm usado técnicas de aprendizado profundo para filtrar esses extensos bancos de dados químicos de forma rápida e com eficiência computacional. Essas técnicas, denominadas de forma geral de triagem virtual de bibliotecas ultra-grandes , direcionam os esforços de docking molecular para áreas com maior potencial, eliminando compostos menos promissores. Outra estratégia inovadora no desenvolvimento de novas moléculas envolve o uso de modelos generativos, que são algoritmos capazes de criar representações latentes do espaço químico e gerar novas estruturas moleculares a partir dessas representações. Esse espaço latente pode ser explorado de maneira prática usando técnicas de computação evolucionista, como os algoritmos genéticos, para produzir moléculas que atendam a múlti plos critérios específicos, como semelhança com fármacos, baixa toxicidade e elevada afinidade na interação receptor-ligante [3]. Este estudo visa aplicar essas duas técnicas de inteligência artificial — triagem virtual em larga escala com o uso do DockThor e modelos generativos associados à algoritmos genéticos multiobjetivo — para criar candidatos a medicamentos que atuem contra o SARS-CoV-2 e cepas de Klebsiella pneumoniae resistentes a antibióticos.