@PHDTHESIS{ 2020:452933989,
 	title = {Modelos computacionais para previs?o de afinidade entre ligantes e prote?nas alvos para o desenvolvimento de f?rmacos},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9445",
 	abstract = "Antibi?ticos s?o os medicamentos de maior sucesso do s?culo XX e, provavelmente, de toda a hist?ria da medicina. Por?m, conforme os anos foram passando, as descobertas de novos compostos antimicrobianos tornaram-se cada vez mais escassas e a resist?ncia bacteriana est? em evid?ncia. A partir disso, selecionou-se a enzima Trans-2-Enoil (ACP) Redutase (InhA) (E.C. 1.3.1.9) como um dos focos desse trabalho, pois apresenta papel crucial no tratamento antituberculose. Da mesma forma que as novas cepas de bact?rias resistentes podem trazer complica??es para os pr?ximos anos da sa?de p?blica, as neoplasias s?o doen?as conhecidas h? muitos anos, mas que ainda carecem de uma resolu??o r?pida e sem efeitos colaterais graves. C?ncer pode ser definido, simplificadamente, como um conjunto de c?lulas com crescimento descontrolado e com capacidade de invadir novos tecidos. Com um olhar direcionado para essa necessidade de novos f?rmacos quimioter?picos contra neoplasias, escolheu-se a enzima Quinase dependente de Ciclina tipo 2 (CDK2) (E.C. 2.7.11.22) como outro alvo do trabalho, em virtude, principalmente, da sua atividade controladora do ciclo celular eucari?tico. Em conson?ncia as necessidades atuais expostas anteriormente, o objetivo geral do presente trabalho se designa a determinar as bases estruturais para a inibi??o das enzimas InhA e CDK2 com enfoque nas intera??es ocorridas no sistema prote?na-ligante. A execu??o do trabalho foi realizada a partir dos m?todos de Computa??o Bioinspirada, campo da Computa??o Natural, que baseia sua abordagem em processos observados na natureza. Como base metodol?gica do estudo seguiu-se as etapas de realiza??o do docking molecular na tentativa de encontrar termos energ?ticos que melhor descrevessem as intera??es de cada uma das enzimas com poss?veis ligantes n?o-covalentes. Com o aux?lio do software SAnDReS foram utilizados M?todos de Aprendizado de M?quina para que, a partir dos termos energ?ticos cl?ssicos presentes nos programas MVD, AD4 e Vina, fossem constru?das fun??es escore polinomiais na tentativa de predizer o grau de afinidade entre os dois sistemas biol?gicos anteriormente citados e poss?veis candidatos a inibidores. Para InhA, as duas fun??es polinomiais, Polscore231 (Vina) (? = 0,709; p-value1 < 0,03) e Polscore345 (AD4) (? = 0,717; p-value1 < 0,03) obtiveram valores estat?sticos satisfat?rios colocando-se como boas op??es em estudos de sele??o de inibidores. Para CDK2, a fun??o polinomial Polscore60 (MVD) (? = 0,328; p-value1 < 0,02) foi a melhor op??o tanto na predi??o de afinidade de um conjunto de estruturas com resolu??o menor de 1,5? (HRIC50), quanto para o conjunto de estruturas contendo apenas CDK?s2. A partir dos valores de correla??o obtidos para cada uma das fun??es ? sugerido que em estudos posteriores as fun??es polinomiais sejam utilizadas na sele??o de candidatos a poss?veis novas drogas com a??o inibit?ria sobre o s?tio catal?tico dessas duas enzimas.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Biologia Celular e Molecular},
 	note = {Escola de Ci?ncias}
}