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

Pós-graduação → Química Teórica e Computacional → Design computacional de medicamentos ↓


Triagem Virtual


No campo da química teórica e computacional, a triagem virtual emergiu como uma técnica importante no processo de descoberta de medicamentos. A triagem virtual refere-se ao uso de métodos computacionais para identificar potenciais candidatos a medicamentos a partir de grandes bibliotecas químicas. Ao empregar métodos assistidos por computador, os cientistas podem reduzir significativamente o tempo e o custo associados às técnicas de triagem experimental.

Introdução à triagem virtual

A triagem virtual atua como um filtro computacional para eliminar candidatos fracos e priorizar compostos promissores para validação experimental. Utiliza bases de dados contendo milhões de compostos químicos, aplicando algoritmos computacionais para prever quais compostos são mais propensos a serem eficazes no tratamento de doenças específicas.

Tipos de triagem virtual

No geral, a triagem virtual pode ser dividida em duas categorias: baseada em ligante e baseada em estrutura. Cada tipo utiliza diferentes estratégias e técnicas para prever a atividade dos compostos.

Triagem virtual baseada em ligante

A triagem virtual baseada em ligante se baseia em dados conhecidos sobre compostos que mostraram atividade contra um alvo específico. Usa o conceito de similaridade química – compostos que são similares a substâncias ativas conhecidas tendem a exibir atividade biológica semelhante.

Triagem virtual baseada em estrutura

A triagem virtual baseada em estrutura utiliza a estrutura tridimensional de alvos biológicos, frequentemente proteínas, para identificar potenciais candidatos a medicamentos. Ao entender a estrutura do alvo, pode-se modelar como potenciais compostos podem interagir com ele.

Passos da triagem virtual

O processo de triagem virtual envolve várias etapas principais, incluindo seleção de alvos, preparação do banco de dados, triagem e validação.

1. Seleção de alvos

É importante determinar o alvo correto. Pode ser uma proteína conhecida por desempenhar um papel no mecanismo da doença. A disponibilidade de sua estrutura 3D é essencial para a triagem baseada em estrutura.

2. Preparando o banco de dados

Uma biblioteca de compostos químicos é preparada, seja por obtenção de fontes de bancos de dados químicos existentes ou por geração de compostos virtuais usando técnicas de química computacional.

3. Triagem

A triagem envolve testar a biblioteca contra os alvos:

Triagem baseada em ligante

- Medidas de similaridade molecular calculam a similaridade química. - Modelagem farmacofórica identifica características essenciais de compostos ativos. - Modelos de aprendizado de máquina prevêem atividade usando dados históricos.

Coeficiente de Similaridade = (A ⋂ B) / (A ⋃ B)

Triagem baseada em estrutura

- Ancoragem molecular simula como o ligante se encaixa no sítio de ligação da proteína. - Funções de pontuação preveem afinidade de ligação. - Dinâmica molecular simula a estabilidade do complexo proteína-ligante.

Pontuação = ∑ (termos de interação)

4. Verificação

A validação é o processo de confirmar que os compostos testados são realmente capazes de interagir com o alvo na forma desejada. Envolve frequentemente: - validação cruzada - validação retrospectiva com conjuntos de dados conhecidos - validação cega com compostos desconhecidos

Benefícios da triagem virtual

  • Custo efetivo: Reduz a necessidade de procedimentos experimentais caros.
  • Eficiência: Processamento rápido de milhões de compostos.
  • Flexibilidade: Aplicável a uma ampla gama de alvos e bibliotecas de compostos.

Desafios e limitações

Apesar de suas vantagens, a triagem virtual tem suas limitações: - Dependência de dados: previsões dependem fortemente da qualidade dos dados de entrada. - Complexidade computacional: requer recursos computacionais substanciais. - Falsos positivos/negativos: Possibilidade de previsões errôneas, o que torna o acompanhamento experimental custoso.

Direções futuras

Avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina prometem refinar as técnicas de triagem virtual, levando a melhorias na precisão e eficiência. Integração com funções de pontuação mais avançadas e a inclusão de dados biológicos mais diversos podem também aumentar o poder de predição.

Conclusão

A triagem virtual é uma ferramenta transformacional no design computacional de medicamentos, permitindo que os pesquisadores peneirem eficientemente vastas bibliotecas para encontrar candidatos promissores a medicamentos. Seu desenvolvimento contínuo, juntamente com avanços tecnológicos, aumentará ainda mais os pipelines de descoberta de medicamentos, acelerando, em última análise, o desenvolvimento de novos agentes terapêuticos.


Pós-graduação → 5.3.3


U
username
0%
concluído em Pós-graduação

← Anterior (5.3.2)
Modelagem QSAR
Próximo (6) →
Bioquímica

Comentários 



Triagem Virtual

https://www.chemistryelite.com/g/5.3.3?ceal=pt