Pós-graduação
  1. Química Física  1.1. Termodinâmica  1.1.1. Leis da Termodinâmica  1.1.2. Entalpia e capacidade térmica  1.1.3. Entropia e energia livre  1.1.4. Equilíbrio de Fases  1.1.5. Termodinâmica estatística  1.1.6. Ciclo termodinâmico  1.1.7. Fugacidade e atividade  1.2. Química Quântica  1.2.1. Princípios da mecânica quântica  1.2.2. Equação de Schrödinger  1.2.3. Partícula em uma caixa  1.2.4. Operadores e autovalores  1.2.5. Orbitais atômicos  1.2.6. Teoria do orbital molecular  1.2.7. Teoria de Perturbação  1.2.8. Teoria de ligação de valência  1.2.9. Hibridização e ligação química  1.3. Cinética química  1.3.1. Leis de velocidade e mecanismos de reação  1.3.2. Teoria das colisões  1.3.3. Teoria do estado de transição  1.3.4. Cinética Enzimática  1.3.5. Reações em Cadeia e Polimerização  1.3.6. Reações fotoquímicas  1.4. Mecânica estatística  1.4.1. Funções de Partição  1.4.2. Funções de distribuição molecular  1.4.3. Distribuição de Boltzmann  1.4.4. Estatísticas de Bose–Einstein e Fermi–Dirac  1.5. Espectroscopia  1.5.1. Rotational Spectroscopy  1.5.2. Espectroscopia Vibracional  1.5.3. Espectroscopia Eletrônica  1.5.4. Espectroscopia de ressonância magnética nuclear  1.5.5. Espectrometria de Massa  1.5.6. Espectroscopia Raman  1.5.7. Espectroscopia de ressonância paramagnética eletrônica  1.6. Química de superfícies e coloidal  1.6.1. Isoterma de absorção  1.6.2. Tensão Superficial e Molhabilidade  1.6.3. Estabilidade Coloidal  1.6.4. Catalysis  1.6.5. Emulsões e micelas  1.7. Eletroquímica  1.7.1. Equação de Nernst  1.7.2. Células eletroquímicas  1.7.3. Condutividade e mobilidade  1.7.4. Guerra  1.7.5. Células de combustível  1.7.6. Eletrólise
  2. Química orgânica  2.1. Mecanismo de Reação  2.1.1. Reações de substituição nucleofílica  2.1.2. Reações de adição eletrofílica  2.1.3. Reações de eliminação  2.1.4. Reações de rearranjo  2.1.5. Reações radicais  2.1.6. Reações pericíclicas  2.2. Espectroscopia e determinação estrutural  2.2.1. Espectroscopia UV-Vis  2.2.2. Espectroscopia IR  2.2.3. Espectroscopia de RMN  2.2.4. Espectrometria de Massas  2.2.5. Cristalografia de Raios X  2.3. Estereoscópico  2.3.1. Quiralidade e atividade óptica  2.3.2. Análise estrutural  2.3.3. Isomerismo geométrico  2.3.4. Dynamic Stereochemistry  2.4. Química Organometálica  2.4.1. Reagentes organolítio e organomagnésio  2.4.2. Reações de acoplamento cruzado catalisadas por paládio  2.4.3. Complexos de Metais de Transição  2.4.4. Ligação metal-carbono  2.5. Química dos polímeros  2.5.1. Mecanismo de Polimerização  2.5.2. Características dos Polímeros  2.5.3. Polímero Biodegradável  2.5.4. Polímero condutor  2.5.5. Polímeros Supramoleculares  2.6. Química medicinal  2.6.1. Design e desenvolvimento de medicamentos  2.6.2. Farmacocinética e farmacodinâmica  2.6.3. Relações estrutura-atividade  2.6.4. Acoplamento Molecular e Triagem de Medicamentos
  3. Química inorgânica  3.1. Química de coordenação  3.1.1. Teoria do Campo Cristalino  3.1.2. Teoria do campo dos ligantes  3.1.3. Série Espectroquímica  3.1.4. Quelação e estabilidade  3.2. Química Organometálica  3.2.1. Carbonilos Metálicos  3.2.2. Catalise por complexos organometálicos  3.2.3. Metalocènicos  3.3. Química bioinorgânica  3.3.1. Metaloproteínas e enzimas  3.3.2. O papel dos metais em sistemas biológicos  3.3.3. Transporte e armazenamento de íons metálicos  3.4. Química do estado sólido  3.4.1. Estruturas Cristalinas  3.4.2. Teoria de bandas dos sólidos  3.4.3. Supercondutores  3.4.4. Defeitos no cristal  3.5. Lantanídeos e Actinídeos  3.5.1. Configuração eletrônica em lantanídeos e actinídeos  3.5.2. Química de coordenação dos lantanídeos  3.5.3. Propriedades Magnéticas dos Lantanídeos
  4. Química Analítica  4.1. Cromatografia  4.1.1. Cromatografia Gasosa  4.1.2. Cromatografia Líquida de Alta Performance  4.1.3. Cromatografia em Camada Delgada  4.2. Técnicas Espectroscópicas  4.2.1. Espectroscopia de absorção atômica  4.2.2. Difração de raios X  4.2.3. Espectroscopia de plasma acoplado indutivamente  4.3. Métodos Eletroanalíticos  4.3.1. Potenciometria  4.3.2. Voltametria  4.3.3. Colometria  4.4. Espectrometria de Massa  4.4.1. Técnica de Ionização  4.4.2. Padrão de Fragmentação  4.5. Quimiometria  4.5.1. Análise multidisciplinar  4.5.2. Aprendizado de Máquina em Química
  5. Química Teórica e Computacional  5.1. Simulação de dinâmica molecular  5.1.1. Campos de força e minimização de energia  5.1.2. Simulação de Monte Carlo em simulações de dinâmica molecular  5.2. Métodos de química quântica  5.2.1. Teoria de Hartree–Fock  5.2.2. Teoria do funcional da densidade  5.2.3. Métodos semi-empíricos  5.3. Design computacional de medicamentos  5.3.1. Acoplamento Molecular  5.3.2. Modelagem QSAR  5.3.3. Triagem Virtual
  6. Bioquímica  6.1. Cinética Enzimática  6.1.1. Cinética de Michaelis-Menten  6.1.2. Mecanismo de inibição  6.2. Metabolismo e Bioenergética  6.2.1. Glicólise  6.2.2. Ciclo do ácido cítrico  6.2.3. Cadeia de transporte de elétrons  6.3. Biologia Molecular  6.3.1. Replicação e reparo do DNA  6.3.2. Síntese de proteínas  6.3.3. Regulação Genética  6.4. Bioquímica Estrutural  6.4.1. Dobramento de Proteínas  6.4.2. Biofísica de Membranas
  7. Química Ambiental  7.1. Química Atmosférica  7.1.1. Gases de efeito estufa  7.1.2. Destruição da Camada de Ozônio  7.1.3. Poluentes do ar e fumaça  7.2. Química da Água  7.2.1. pH e dureza da água  7.2.2. Tratamento de águas residuais  7.2.3. Química Aquática  7.3. Química do Solo  7.3.1. Contaminação por metais pesados  7.3.2. pH do Solo e Capacidade Tamponante  7.3.3. Ciclo de nutrientes  7.4. Toxicologia e Segurança Química  7.4.1. Toxicocinética  7.4.2. Avaliação de Risco em Toxicologia e Segurança Química em Química Ambiental  7.4.3. Efeitos dos poluentes no ambiente

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Modelagem QSAR


A modelagem de relação quantitativa estrutura-atividade (QSAR) é um método importante no campo do design computacional de drogas, que combina química e biologia por meio de abordagens computacionais. É central na química teórica e computacional, especialmente em nível de graduação, onde é utilizada para prever a atividade de compostos químicos, auxiliando assim no design de novas drogas.

Compreendendo QSAR

A modelagem QSAR envolve o desenvolvimento de modelos matemáticos que ligam a estrutura química de compostos à sua atividade biológica. O princípio principal do QSAR é a suposição de que moléculas semelhantes possuem atividades semelhantes. No QSAR, a estrutura de um composto é expressa em termos de vários descritores, que são valores numéricos representando diferentes propriedades moleculares.

Descritor

Descritores são a linguagem do QSAR, traduzindo a estrutura de uma molécula em uma forma adequada para análise numérica. Eles podem ser amplamente classificados nas seguintes classes:

  • Descritores constitucionais: Estes incluem cálculos simples como o número de átomos, número de ligações, ou peso molecular. Por exemplo, para uma molécula orgânica simples como o metano (CH 4), um descritor constitucional pode ser o número de átomos de hidrogênio (4).
  • Detalhes geométricos: Estes envolvem a forma 3D da molécula. Por exemplo, os ângulos de ligação na água (H 2 O) são de cerca de 104,5 graus.
  • Descritores eletrônicos: Estes descrevem propriedades eletrônicas como momento de dipolo ou afinidade eletrônica. Por exemplo, o momento de dipolo da água é de cerca de 1,85 Debye.
  • Descritores termodinâmicos: Propriedades como ponto de ebulição ou capacidade calorífica entram nesta categoria. Por exemplo, o metanol (CH 3 OH) tem um ponto de ebulição de cerca de 65°C.

Desenvolvimento do modelo QSAR

O desenvolvimento de um modelo QSAR é um processo estruturado que frequentemente envolve várias etapas principais:

  1. Coleta de dados: Isto envolve a coleta de um grande e diversificado conjunto de compostos com atividades biológicas conhecidas. Por exemplo, um conjunto de dados pode incluir compostos com atividade inibitória medida contra uma enzima específica.
  2. Codificação de estruturas: Cada composto é então traduzido em um conjunto de descritores. Uma molécula como o etano (C 2 H 6) pode ter descritores para seu tamanho, forma e propriedades eletrônicas.
  3. Construção do modelo: Usando técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina, um modelo é construído para relacionar descritores à atividade. Técnicas como regressão linear, árvores de decisão ou redes neurais são utilizadas.
  4. Validação do modelo: Esta etapa importante envolve testar a capacidade preditiva do modelo usando um conjunto diferente de compostos. Métricas de validação como RMSE (erro médio quadrático da raiz) ou R² (coeficiente de determinação) são frequentemente usadas.
  5. Predição: Uma vez validado, o modelo pode prever a atividade de novos compostos não comprovados, potencialmente levando à identificação de novos candidatos a drogas.

Estudo de caso QSAR

Vamos considerar um exemplo simples envolvendo a previsão de atividade antibacteriana em uma classe de compostos. Suponha que a atividade seja medida como a porcentagem de inibição de uma cepa bacteriana.

Etapa 1: Coleta de Dados
Coletar dados para uma série de derivados de ácido benzóico:

Composto | Inibição (%)
,
Ácido Benzóico | 15
Ácido 4-Hidroxibenzóico | 40
Ácido 4-clorobenzóico | 60
Ácido 4-nitrobenzóico | 80

Etapa 2: Codificação das Estruturas
Codificar essas estruturas usando descritores simples como logP (uma medida de hidrofobicidade) e pKa (a constante de dissociação ácida).

Composto | logP | pKa | vetor de descritores
,
Ácido benzóico | 1,87 | 4,2 | (1,87, 4,2)
Ácido 4-hidroxibenzóico | 1,58 | 3,54 | (1,58, 3,54)
Ácido 4-clorobenzóico | 2,38 | 3,98 | (2,38, 3,98)
Ácido 4-nitrobenzóico | 1,68 | 3,44 | (1,68, 3,44)

Etapa 3: Construção do Modelo
Criar um modelo de regressão linear simples para prever a porcentagem de inibição:

Intercepção (%) = a * logP + b * pKa + c

onde a, b e c são coeficientes determinados a partir dos dados de treinamento.

Etapa 4: Validação do Modelo
Avaliar o modelo com um composto de teste como o ácido 3-metilbenzóico.

Composto | logP | pKa | Previsão
,
Ácido 3-metilbenzóico | 2,42 | 4,0 | 55 (aproximadamente)

Etapa 5: Predição
Usar o modelo para prever a inibição de outros derivados do ácido benzóico ajudará na descoberta de potenciais antibacterianos.

Visualização de dados químicos

A visualização ajuda na compreensão das estruturas químicas e suas relações. Considere uma ilustração simples do benzeno que é representado da seguinte forma:

Este diagrama SVG mostra uma molécula de benzeno com ligações simples e duplas, o que ajuda na análise visual por praticantes de QSAR.

Desafios na modelagem QSAR

Embora a modelagem QSAR seja uma ferramenta poderosa, ela tem suas limitações. Alguns dos desafios são os seguintes:

  • Qualidade dos dados: A precisão de um modelo QSAR depende em grande parte da qualidade dos dados de entrada. Dados experimentais ruins podem levar a modelos não confiáveis.
  • Seleção de descritores: Escolher os descritores corretos é crucial para o desempenho do modelo. Descritores irrelevantes podem criar ruído e reduzir o poder preditivo do modelo.
  • Sobreajuste: Modelos altamente complexos podem se ajustar perfeitamente aos dados de treinamento, mas ter um desempenho ruim em dados não vistos. Técnicas de regularização ajudam a mitigar este problema.
  • Explicabilidade: Modelos complexos, especialmente aqueles que utilizam técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como redes neurais, podem ser difíceis de interpretar, resultando em um cenário de "caixa preta" onde previsões são difíceis de racionalizar.

Prosseguindo com o QSAR

A modelagem QSAR está em constante evolução à medida que técnicas e métodos computacionais melhoram. A integração com dados de triagem em larga escala, a inclusão de simulações de dinâmica molecular, e o uso de abordagens de big data estão expandindo os limites do que pode ser alcançado pelo QSAR.

Conclusão

A modelagem QSAR é uma disciplina essencial no design computacional de drogas, que aproveita informações químicas para prever efetivamente a atividade biológica. Abrange uma mistura de química, biologia e ciência da computação, proporcionando valor significativo no design de novas entidades moleculares. Sua aplicabilidade varia desde a previsão de farmacocinética até a identificação de possíveis toxicidades de drogas, tornando-se uma ferramenta indispensável para químicos e pesquisadores modernos focados na descoberta de medicamentos.


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