Banca de QUALIFICAÇÃO: JACKSON GOMES DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JACKSON GOMES DE SOUZA
DATA : 08/04/2022
HORA: 14:30
LOCAL: meet.google.com/mqf-exuw-uya
TÍTULO:

Proposta de técnica interação droga-alvo baseada em aprendizagem profunda

PALAVRAS-CHAVES:

Interação Fármaco-Receptor; Predição de DTI; Aprendizagem profunda; Rede Neural Convolucional

PÁGINAS: 50
RESUMO:

A descoberta de fármacos, drug Discovery (DD), é um processo demorado e caro. Portanto, a indústria emprega estratégias como reposicionamento de fármacos, que permite aplicar medicamentos já aprovados para tratar uma doença diferente, como ocorreu nos primeiros meses de 2020, durante a pandemia do COVID-19. A predição da interação fármaco-receptor, drug-target interaction (DTI), é uma parte essencial do processo de DD porque pode acelerá-lo e reduzir seu custo. A predição de DTI realizada in silico tem utilizado métodos baseados em molecular docking simulation, similaridade, redes e grafos. Este trabalho apresenta o MPS2IT-DTI, um modelo de predição de DTI obtido de uma pesquisa realizada por: definição de um novo método para codificar sequências de moléculas e proteínas em imagens; e definição de uma deep learning baseada em uma rede neural convolucional para criar um novo método de predição de DTI. Resultados de treinamento conduzidos com os datasets Davis e KIBA demonstraram que o MPS2IT-DTI é comparável aos métodos do estado-da-arte em termos de performance e complexidade do modelo da rede neural. Com o dataset Davis foi obtido um índice de concordância (CI, do inglês concordance index) de 0,876 e um MSE de 0,276; e com o dataset KIBA foram obtidos 0,836 e 0,226, respectivamente. Além disso, o MPS2IT-DTI representa sequências de moléculas e proteínas na forma de imagens, ao invés de tratá-las como é feito em uma tarefa de processamento de linguagem natural (NLP, do ingles natural language processing) e, portanto, não adota uma camada de embedding, que está presente em outros modelos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo ao Programa - 1893445 - EUZEBIO GUIMARAES BARBOSA
Externa à Instituição - RAQUEL DE MELO BARBOSA - UGR