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EVENTO



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

Tipo de evento:
Seminário de Avaliação - Série A


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, agilizando 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 múltiplos 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.

Para assistir acesse:
meet.google.com/zyn-yrdu-hqq

Data Início: 19/03/2024
Hora: 09:00
Data Fim: 19/03/2024
Hora: 12:00

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
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Suplente Banca Examinadora:
Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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