Análise de agrupamentos de descritores moleculares relacionados ao coeficiente de partição n-octanol/água

• Processo: 06/00940-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2006
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2008
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Waldemar Bonventi Júnior
• Beneficiário: Waldemar Bonventi Júnior
• Instituição Sede: Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa. Universidade de Sorocaba (UNISO). Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Agrupamentos | Inteligência artificial

Resumo

Lipofilicidade ou coeficiente de partição (CP) é utilizado em estudos QSAR e no desenvolvimento racional de novas moléculas orgânicas como uma medida de hidrofobia molecular. Esta afeta a absorção de fármacos, sua biodisponibilidade, interações envolvidas na complexação hidrofóbica fármaco-receptor, metabolismo de moléculas e sua toxicidade. CP tornou-se um parâmetro-chave também em estudos de propagação de produtos químicos e seu impacto ambiental. O CP pode ser determinado por três diferentes métodos: empiricamente pelo método "shake flask" (SF), por cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE) ou através de métodos "in silico". Neste último, são realizadas predições por programas de computador especializados, que se baseiam nos diversos modelos moleculares desenvolvidos nos últimos anos. Os métodos usuais de cálculo de CP baseiam-se na soma de fragmentos moleculares e fatores de correção, onde estes refletem as interações intra e intermoleculares, cuja contribuição não está totalmente justificada. Estes métodos não convergem entre si devido às formas de fragmentação da molécula e têm sido classificados como construcionistas ou reducionistas, gerando fatores de correção diferentes. Como estes métodos não são convergentes, e a crescente complexidade das moléculas os induz à inclusão de mais fatores de correção, a opção deste projeto por técnicas computacionais de mineração de dados visa investigar quais são os descritores moleculares que efetivamente contribuem mais para os valores de CP. Das muitas técnicas existentes, propõe-se inicialmente utilizar técnicas de agrupamentos (“clustering”) para identificar aglomerações de compostos por similaridade de CP, em função de outros descritores moleculares, para procurar relações entre estes descritores e o CP. Em seguida, utilizar a técnica de análise de componentes principais (PCA) para estabelecer uma hierarquia entre os descritores moleculares que podem contribuir para a obtenção do CP em ordem de peso estatístico e avaliar como a redução de variáveis aos componentes principais altera os agrupamentos previamente obtidos. (AU)