Disciplina Modelação Molecular e Químio-informática

A Química Computacional e a Quimio-informática são disciplinas interdisciplinares que combinam Química e Ciências da Computação, com o objetivo de resolver problemas químicos e otimizar processos. Elas têm um grande impacto na indústria farmacêutica, especialmente no desenvolvimento de fármacos e na criação de infraestruturas para acesso e pesquisa de bases de dados de estruturas moleculares. Na declaração de Obernai (França, 2006), 100 pesquisadores de 18 países reconheceram a necessidade de treinar especialistas em Químio-informática, incorporando esta disciplina na formação dos químicos. Esses profissionais atuam em áreas como indústria farmacêutica, petroquímica, biotecnologia e investigação académica, com foco em modelagem molecular, desenho de fármacos, análise de Big Data, otimização de reações e desenvolvimento de novos materiais. É fundamental que os estudantes se familiarizem com software especializado e simulações, preparando-os para os desafios do mercado.

Não aplicável

1. História e desenvolvimento da Química Computacional, modelação molecular e quimio-informática 2. Introdução aos métodos de modelação e importância da modelação molecular no desenho de novos fármacos 3. Descoberta de fármacos com base na estrutura e com base em ligandos 4. Docking molecular, farmacóforos e screening virtual 5. Campos de forças, dinâmica Molecular, Monte Carlo e cálculo de propriedades 6. Construção, visualização de moléculas e modelação de macromoléculas biológicas. Modelação por homologia. 7. Descritores moleculares. 8. Representação de estruturas moleculares: notações lineares, grafos moleculares, tabela de conetividade, chaves estruturais, fingerprints. 9. Previsão de propriedades (QSPR/QSAR): regressões lineares, árvores de decisão e redes neuronais.

Pretende-se treinar os estudantes para o desenvolvimento de fármacos por via computacional mediante técnicas determinísticas, estatísticas e informáticas na resolução dos problemas. Utilizam-se metodologias de ensino que privilegiam a aplicação a problemas práticos da área da Química de Produtos Naturais e interfaces com a Farmacologia, a Medicina e a Biologia. São introduzidas metodologias inovadoras, desde plataformas de ensino à distância à aprendizagem do tipo team-based learning, para colocar os estudantes tão próximo quanto possível dos cenários e problemas reais, utilizando exercícios práticos em computador o mais próximo possível dos reais. O estudante ganhará experiência prática na utilização de um conjunto de técnicas e abordagens para resolver problemas concretos e responder a questões relevantes da Química dos Produtos Naturais e da Farmacologia. Recorre-se à avaliação contínua como sistema de referência, para fornecer ao estudante a responsabilidade de se auto-avaliar.

Leach, A. R. (2001). Molecular modelling: Principles and applications (2nd ed.). Prentice Hall. Hinchliffe, A. (2008). Molecular modelling for Beginners (2nd ed.). John Wiley & Sons. Leach, A. R., & Gillet, V. J. (2007). An introduction to chemoinformatics. Springer. Alvarez, J., & Shoichet, B. (Eds.). (2005). Virtual Screening in Drug Discovery. CRC Press. Stroud, R. M., & Finer-Moore, J. (2008). Computational and structural approaches to drug discovery: Ligand-protein interactions. The Royal Society of Chemistry. Jensen, F. (2017). Introduction to computational chemistry. John Wiley & Sons. Varnek, A. (Ed.). (2017). Tutorials in Chemoinformatics. John Wiley & Sons. Kukol A. (Ed.). (2015). Molecular Modeling of Proteins (2nd ed.). Humana Press. Gasteiger J. & Engel T. (Eds.). (2003). Chemoinformatics: a textbook. Wiley-VCH. Engel T. & Gasteiger J. (Eds.). (2018). Applied Chemoinformatics: achievements and future opportunities. Wiley-VCH: Weinheim..