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Paulo Sergio Lopes de Oliveira
CV Lattes
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Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Sou graduado em Ciências Biológicas - Bacharelado pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1991), mestre em Química (Química Analítica) pela Universidade de São Paulo (1994) e doutorado em Físico-Química pela Universidade de São Paulo (1998), ambos no campus de São Carlos,SP. Durante a pós-graduação iniciei a minha formação em Biologia Estrutural, desenvolvendo projetos no estudo de lectinas vegetais de interesse farmacológico, nos âmbitos experimental (cristalografia de raiso-X) como computacional, aplicando técnicas de modelagem molecular e dinâmica molecular. Durante minha pós-graduação despertei um grande interesse pela área de computação científica tanto na área de programação como em administração de sistemas. Em 1998, iniciava-se no Brasil a iniciativa pioneira do projeto Genoma Humano, liderada pelo Instituto Ludwig de Pesquisas sobre o Câncer e pela Fapesp. Tive a felicidade de ser recrutado para a divisão de Bioinformática do projeto, onde fui introduzido para as áreas de Genômica e transcriptômica, participando ativamente da análise de dados de ESTs e anotação dos transcritos obtidos de bibliotecas tumorais por diverso grupos de pesquisa do Estado de São Paulo. Em 2002, fui convidado para fundar um grupo de pesquisa em Bioinformática no Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular no Instituto do Coração, HCFMUSP. Essa nova desafiante empreitada no INCOR, me propiciou o aprendizado de técnicas de análise de expressão gênica (como microarray e SAGE) bem como a introdução a universo de genética molecular, o que propiciou uma visão mais ampla em biologia, ou seja, o entendimento do genoma humano no nível da população. Essa nova frente de pesquisa permitiu também que eu pudesse voltar ao universo da Biologia estrutural, utilizando modelagem e dinâmica molecular para avaliar o efeito de mutaçoes em um dado gene nas proteínas codificadas. Em 2010, fui convidado pra um novo desafio, desta vez para iniciar um grupo de Bioinformática e Biologia Computacional no Laboratório Nacional de Biociências, do Centro Nacional de Pesquisas em Energia e Materiais (LNBio/CNPEM), que me trouxe novamente para área de Biologia Estrutural. Depois de 12 anos de desafios no LNBio, desenvolvemos as seguintes linhas: 1) Modelagem de interações macromoleculares, principalmente interações proteína-proteínas; 2)Modelagem de interações de pequenos ligantes e proteínas; 3)Triagem virtual de bibilotecas de compostos em larga escala; 4)Caracterização funcional de alvos terapêuticos potenciais por modelagem molecular de proteínas e mecânica molecular; 5) Desenvolvimento de algoritmos em Biologia Computacional, onde se destacam o nosso metodo de detecção e caracterização de cavidades macromoleculares (KVFinder); 6) Desenvolvimento de métodos de deep learning aplicados à problemas biológicos. Neste último caso temos desenvolvido métodos para estudar a dinâmica de formação de estrututas secundárias durante o processo de enovelamento de proteínas. Também, estamos trabalhando na criação de redes neurais aplicadas ao diagnóstico e prognóstico precoce de diabetes tipo 2 usando variantes nucleotídicas pontuais (SNV). (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Em pessoas insensíveis à dor, a sugestão para um novo analgésico |
| Un origami molecular |
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Auxílios à pesquisa
- Detecção e caracterização de cavidades proteicas através de computação paralela e descritores moleculares, AP.R
- Desenho racional de peptídeos inibidores específicos para proteínas cinase C: uma abordagem computacional e validação experimental, AP.R
- Laboratório associado de bioinformática no Programa Humano do Câncer, AP.GEN
Bolsas no país
- Identificação computacional e avaliação em modelos in vivo de módulos de elementos cis-regulatórios em genes co-expressos., BP.PD
- Desenvolvimento de um algoritmo para identificação e caracterização de cavidades em regiões específicas de estruturas tridimensionais de proteínas., BP.MS
- Uma nova metodologia computacional para o desenho racional de peptídeos inibidores específicos para a proteína cinase C delta, BP.PD
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