Desenvolvimento de um software para planejamento in silico de fármacos Multimol

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: OLIVEIRA FILHO, Jorge Ferraz de
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/00130000113tm
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18483
Resumo: A área de Modelagem Molecular vem despertando interesse crescente desde que surgiu. O uso de métodos computacionais na previsão de estruturas e propriedades moleculares, particularmente aplicados na inovação terapêutica através do planejamento de fármacos, por exemplo, tem adquirido crescente espaço e confiabilidade na comunidade científica e na grande indústria farmacêutica mundial. Dentre as diversas abordagens computacionais aplicáveis ao desenvolvimento de fármacos, destacam-se os estudos da relação quantitativa entre estrutura molecular e atividade biológica. Esta técnica permite construir modelos estatísticos de regressão capazes de oferecer, a partir das estruturas de moléculas, uma previsão confiável de uma propriedade de interesse, como por exemplo, a atividade biológica (QSAR), a toxicidade (QSTR) ou a solubilidade (QSPR). O MultiMOL, desenvolvido no Laboratório de Química Teórica Medicinal (LQTM) da UFPE, é um software implementado em linguagem de programação C/C++, que oferece as técnicas de estatística multivariada mais comumente utilizadas nos problemas de QSAR. As suas funcionalidades incluem algoritmos de pré-processamento de dados (escalonamento, centrar na média, seleção de variáveis), diversos métodos de regressão (MLR, PCR, PLS e QPLS), a validação de modelos por validação cruzada (LOO-FCV) ou por utilização de série de testes e a exibição dos resultados dos modelos por meio de gráficos bidimensionais. Importa ressaltar que o método de PLS quadrático (Q-PLS) não é facilmente encontrado em outros softwares disponíveis, tornando-se assim um importante diferencial do MultiMOL. Todas estas funcionalidades encontram-se disponíveis para o usuário por meio de uma interface gráfica (GUI) de fácil utilização. O programa foi construído com ênfase em desempenho, robustez e precisão numérica, a fim de ser uma alternativa satisfatória como ferramenta de evidente interesse para a inovação terapêutica. Os testes realizados, com três conjuntos de dados distintos (QSAR Tradicional, QSAR-3D e dados espectroscópicos), ofereceram indicativos satisfatórios da eficácia do software na construção de modelos de regressão. Dentre os modelos obtidos, podem ser destacados (i) PCR para QSAR Tradicional [Q² = 0,70]; (ii) PLS para QSAR-3D [Q² = 0,75]; e (iii) Q-PLS para os dados espectroscópicos [Q² = 0,93]. Estes resultados, aliados à precisão e ao bom desempenho do programa, demonstram que o MultiMOL é uma ferramenta adequada para tratar problemas típicos de estatística multivariada. Versões futuras do software poderão incluir opções de processamento paralelo (Grid-Computing) para cálculos que exijam maiores demandas computacionais, bem como a implementação de algoritmos classificatórios (HCA, SIMCA, KNN), com o intuito de aumentar o leque de aplicabilidade do programa.
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O MultiMOL, desenvolvido no Laboratório de Química Teórica Medicinal (LQTM) da UFPE, é um software implementado em linguagem de programação C/C++, que oferece as técnicas de estatística multivariada mais comumente utilizadas nos problemas de QSAR. As suas funcionalidades incluem algoritmos de pré-processamento de dados (escalonamento, centrar na média, seleção de variáveis), diversos métodos de regressão (MLR, PCR, PLS e QPLS), a validação de modelos por validação cruzada (LOO-FCV) ou por utilização de série de testes e a exibição dos resultados dos modelos por meio de gráficos bidimensionais. Importa ressaltar que o método de PLS quadrático (Q-PLS) não é facilmente encontrado em outros softwares disponíveis, tornando-se assim um importante diferencial do MultiMOL. Todas estas funcionalidades encontram-se disponíveis para o usuário por meio de uma interface gráfica (GUI) de fácil utilização. O programa foi construído com ênfase em desempenho, robustez e precisão numérica, a fim de ser uma alternativa satisfatória como ferramenta de evidente interesse para a inovação terapêutica. Os testes realizados, com três conjuntos de dados distintos (QSAR Tradicional, QSAR-3D e dados espectroscópicos), ofereceram indicativos satisfatórios da eficácia do software na construção de modelos de regressão. Dentre os modelos obtidos, podem ser destacados (i) PCR para QSAR Tradicional [Q² = 0,70]; (ii) PLS para QSAR-3D [Q² = 0,75]; e (iii) Q-PLS para os dados espectroscópicos [Q² = 0,93]. Estes resultados, aliados à precisão e ao bom desempenho do programa, demonstram que o MultiMOL é uma ferramenta adequada para tratar problemas típicos de estatística multivariada. Versões futuras do software poderão incluir opções de processamento paralelo (Grid-Computing) para cálculos que exijam maiores demandas computacionais, bem como a implementação de algoritmos classificatórios (HCA, SIMCA, KNN), com o intuito de aumentar o leque de aplicabilidade do programa.The molecular modeling area has an increasing interest since it appeared. The application of computational methods in order to predict molecular structures and properties, particularly applied in therapeutic innovation by drug design, for example, has acquired increasing space and reliability in the scientific community and big pharma industry. Among the various computational approaches applied to drug development, it can be highlighted the study of quantitative structure-activity relationship (QSAR). This technique allows the building of statistical regression models which are capable to offer a reliable prediction of a property of interest, e.g., biological activity (QSAR), toxicity (QSTR) or solubility (QSPR). The MultiMOL program, developed at the Laboratório de Química Teórica Medicinal (LQTM), UFPE, is implemented in the programming language C / C++, which offers the multivariate statistical techniques most commonly used in QSAR problems. The features available on it include algorithms for data preprocessing (scaling, mean-centering, variable selection), a variety of regression methods (MLR, PCR, PLS and QPLS), techniques to validate models by cross validation (LOO- FCV) or by use of series of tests, and features to display the results in a graphical way. It should be emphasized that the method of quadratic PLS (QPLS) is not easily found in other softwares, becoming so an important implementation for MultiMOL. All these features are available to the user through a graphical user interface (GUI) for easy use. The program was built with an emphasis on performance, robustness and numerical accuracy, in order to be a satisfactory alternative as a tool of obvious interest for medicinal chemistry and therapeutic innovation. Tests performed with the program, using three different data sets (traditional QSAR, 3D-QSAR and spectroscopic data) have given satisfactory indications of its effectiveness in building regression models. Generated results were obtained with the performance and accuracy characteristics of the program. Among the models obtained, can be detached (i) PCR for traditional QSAR [Q ² = 0.70], (ii) PLS for 3D-QSAR [Q ² = 0.75] and (iii) Q-PLS for spectroscopic [Q ² = 0.93]. These results demonstrate that MultiMOL is a suitable tool for solving typical problems of multivariate statistics, accomplishing therefore with the previously established objectives. Future versions of software may include parallel processing options (Grid-Computing), for calculations that require greater computational demands, as well as the implementation of classification algorithms (HCA, SIMCA, KNN), in order to increase the range of applicability of the program.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Inovacao TerapeuticaHERNANDES, Marcelo ZaldiniFRAGOSO, Wallace DuarteOLIVEIRA FILHO, Jorge Ferraz de2017-04-04T19:08:22Z2017-04-04T19:08:22Z2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18483ark:/64986/00130000113tmporAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-25T07:28:14Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/18483Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T07:28:14Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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