Validação da ferramenta de machining learning como instrumento de prospecção de novos fármacos

• Processo: 23/08570-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Microbiologia - Microbiologia Aplicada
• Acordo de Cooperação: SEBRAE-SP
• Pesquisador responsável: Marília Bixilia Sanchez
• Beneficiário: Carolina de Almeida Caetano
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 22/13717-0 - HTS Omics: plataforma para descoberta de novos antibióticos, AP.PIPE
• Assunto(s): Sistemas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Antibióticos | drug discovery | Hts | machine learning | micro-organismos | Omics | Fármacos

Resumo

A validação da proposta será realizada pela utilização de sistemas computacionais para a análise de correlação entre os perfis químicos (quimio-grupos presentes) e a presença de cluster biossintéticos de bactérias produtoras de antibióticos da coleção e cultura da DSMA. O projeto conceitual, ou seja, a validação da hipótese, será realizado utilizando linhagens comerciais (obtidas de coleções de cultura) sabidamente produtoras de antibióticos. Os extratos destas linhagens, com o genoma já sequenciado, serão analisados quimicamente pela empresa parceira e o perfil químico e a presença de cluster bossintéticos avaliados pela equipe da DSMA. Inicialmente serão avaliados programas como o Keras, PyTorch e Fast.ai (usam linha de comando com código Python), pois estes programas apresentam fonte aberta.