Desenvolvimento e implementação de modelos classificadores e generativos de aprendizado de máquina para a predição e o planejamento da interação entre receptores de células T e antígenos.

• Processo: 25/19395-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Bioquímica - Química de Macromoléculas
• Pesquisador responsável: Helder Veras Ribeiro Filho
• Beneficiário: Rocío Lucía Beatriz Riveros Maidana
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/12890-5 - A inteligência artificial pode prever e planejar sinapses imunológicas?, AP.R
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | immune recognition | machine learning | protein design | protein interaction | t cell receptors | Interação macromolecular

Resumo

O projeto ao qual se vincula a bolsa TT-5 pretende avaliar se métodos de aprendizado de máquina podem prever e planejar sinapses imunológicas, que são formadas pela interação entre receptores de células T (TCR) e peptídeos antigênicos apresentados em superfícies celulares. Portanto, neste projeto, implementaremos recentes algoritmos de aprendizado de máquina, que estão na fronteira do conhecimento, assim como desenvolveremos novos algoritmos que possam lidar especificamente com informações de estrutura 3D de proteínas. Uma vez treinados, esses modelos deverão ser capazes de prever a interação entre TCR e peptídeos e a gerar novos TCR que possam se ligar a peptídeos-alvo. Nesse contexto, o bolsista TT-5 terá um papel chave, apoiando tecnicamente o desenvolvimento e a implementação eficiente desses algoritmos.