EVENTO
DockTDeep: Um Programa para Desenvolvimento de Funções Scoring para Triagem Virtual de Compostos usando Redes Neurais Profundas
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
Metodologias de atracamento (docking) molecular e triagem virtual (VS, do inglês virtual screening) são cruciais nas estratégias modernas de planejamento de fármacos. Como parte fundamental dessas metodologias estão as funções de pontuação (SF, do inglês scoring functions), usadas para estimar a afinidade de ligação entre uma pequena molécula (ligante) e um alvo farmacológico de interesse, usualmente uma proteína. Enquanto a determinação da geometria correta do ligante no sítio ativo é uma tarefa realizada com acurácia satisfatória por diversos programas de atracamento molecular atuais, a predição correta da afinidade de ligação proteína-ligante e/ou a classificação de ligantes como ativos/inativos constituem grandes desafios na área. Uma SF que seja capaz de classificar ligantes como ativos/inativos e predizer de maneira satisfatória a afinidade de ligação para diversos ligantes e alvos diferentes é essencial para uma metodologia de VS de sucesso. Nos últimos anos, o uso de técnicas modernas de aprendizado de máquina no desenvolvimento de SFs tem ganhado bastante destaque. Neste trabalho, mostramos o desenvolvimento do programa DockTDeep cujo objetivo é auxiliar no desenvolvimento de SFs, utilizando modelos de aprendizado profundo (deep learning, DL), específicas para a predição da atividade biológica de complexos proteína-ligante. Foram explorados diferentes bancos de dados, assim como diferentes representações moleculares e modelos de DL. Os resultados obtidos demonstram-se competitivos com as funções de pontuação descritas na literatura, de modo que a metodologia desenvolvida será implementada no programa DockThor e disponibilizada à comunidade científica através do portal web DockThor (http://www.dockthor.lncc.br), assim como o código do programa DockTDeep será disponibilizado para a comunidade no formato de código aberto.Para assistir a defesa acesse: https://us02web.zoom.us/j/84561250296?pwd=M3V0eUQ2K3BLUWdWK0I0QVZwaHp6QT09
Data Início: 10/09/2020 Hora: 09:00 Data Fim: 10/09/2020 Hora: 12:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Webinar
Aluno: Matheus Muller Pereira da Silva - - LNCC
Orientador: Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Carlos Mauricio Rabello de Sant'Anna - UFRRJ - UFRRJ Fabio Lima Custodio - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Suplente Banca Examinadora: Ernesto Raul Caffarena - PROCC - FIOCRUZ/RJ Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI
