EVENTO
Acelerando a Descoberta de Novos Fármacos: Desenvolvimento de Técnicas de Inteligência Artificial Aplicadas a Triagem e Desenho Molecular
Tipo de evento: Exame de Qualificação
Técnicas computacionais de aprendizado máquina têm revolucionado a maneira como a comunidade científica e as empresas farmacêuticas desenvolvem novos candidatos a medicamentos, reduzindo o tempo 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 rápidae 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 maneiraque 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 nossogrupo de pesquisa.
Data Início: 29/03/2023 Hora: 14:00 Data Fim: 29/03/2023 Hora: 17:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Virtual
Aluno: Matheus Muller Pereira da Silva - - LNCC
Orientador: Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Alessandro Silva Nascimento - Universidade de São Paulo - IFSC/USP Fabio Lima Custodio - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Suplente Banca Examinadora: Fabio Andre Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
