Aplicação de ontologias em estudos de química medicinal computacional e relações entre estrutura química e atividade biológica

• Processo: 18/06680-7
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2018
• Vigência (Término): 31 de maio de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular
• Convênio/Acordo: IBM Brasil
• Pesquisador responsável: Kathia Maria Honorio
• Beneficiário: Rafaela Molina de Angelo
• Instituição-sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH)
• Vinculado ao auxílio: 16/18840-3 - Aplicação de técnicas de transferência de aprendizagem e ontologias a modelos QSAR para regressão, AP.PITE
• Assunto(s): Neoplasias Relação quantitativa estrutura-atividade Ontologias (organização da informação)

Resumo

O estudo quantitativo da relação estrutura-atividade (QSAR) envolve a construção de modelos de regressão que relacionam propriedades (descritores) de um conjunto contendo substâncias químicas e dados de atividade biológica com relação a um ou mais alvos biológicos no organismo. Os conjuntos de dados manipulados pelos pesquisadores que utilizam técnicas de QSAR são caracterizados, geralmente, por um número pequeno de instâncias (amostras/compostos) e isso torna mais complexa a construção de modelos preditivos. Nesse contexto, inibidores do alvo biológico ALK-5 serão analisados e serão calculadas propriedades (descritores) para esse conjunto de inibidores de forma que seja possível desenvolver uma ontologia que auxilie a construção e a obtenção de modelos de QSAR de qualidade estatística. Este interesse no uso de ontologias se baseia no fato de que a utilização de uma estruturação (organização) do conhecimento de um determinado domínio é de grande valia para o desenvolvimento de sistemas computacionais mais flexíveis e confiáveis para predição, fazendo com que as informações moleculares dos compostos estudados para este alvo sejam unificadas e padronizadas. Para a aplicação desta ontologia, será necessária uma abordagem para a seleção de conjuntos de dados químicos relacionados ao conjunto alvo por meio do uso de ontologias já existentes. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CHIARI, LAISE P. A.; DA SILVA, ALDINEIA P.; DE OLIVEIRA, ALINE A.; LIPINSKI, CELIO F.; HONORIO, KATHIA M.; DA SILVA, ALBERICO B. F. Drug design of new sigma-1 antagonists against neuropathic pain: A QSAR study using partial least squares and artificial neural networks. Journal of Molecular Structure, v. 1223, JAN 5 2021. Citações Web of Science: 0.

DA SILVA, ALDINEIA P.; DE ANGELO, RAFAELA M.; DE PAULA, HEBERTH; HONORIO, KATHIA M.; DA SILVA, ALBERICO B. F. Drug design of new 5-HT6 antagonists: a QSAR study of arylsulfonamide derivatives. STRUCTURAL CHEMISTRY, v. 31, n. 4 MAR 2020. Citações Web of Science: 0.

DE ANGELO, RAFAELA MOLINA; ALMEIDA, MICHELL DE OLIVEIRA; DE PAULA, HEBERTH; HONORIO, KATHIA MARIA. Studies on the Dual Activity of EGFR and HER-2 Inhibitors Using Structure-Based Drug Design Techniques. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 19, n. 12 DEC 2018. Citações Web of Science: 1.