Título: Estudo de Representações em Redes Neurais para Análise da Afinidade de Ligação de Compostos Anti-HIV
Autores: Duarte, Davi F.; Magalhães, Camila S. de; Mol, Antônio C. A.; Caffarena, Ernesto R.
Resumo: A determinação rápida e acurada da afinidade de ligação entre ligantes e seus receptores, seria de enorme benefício para a área de desenho racional de fármacos. Este fato possibilitaria a análise da afinidade de um grande número de compostos antes que eles fossem quimicamente sintetizados e avaliados experimentalmente, tornando mais ágil o processo como um todo. Neste trabalho, a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a análise da afinidade de ligação de compostos com potencial atividade anti-HIV é investigada. O método desenvolvido utiliza uma rede neural de regressão genérica (GRNN – General Regression Neural Network) para análise da afinidade de ligação com base nas informações estruturais e no modo de ligação dos compostos. Estruturas experimentais de 90 inibidores da enzima HIV-1 protease, com afinidade de ligação conhecida, foram obtidas do banco de estruturas moleculares Protein Data Bank (PDB) e utilizadas para treinamento e teste da rede neural. Foram desenvolvidas diversas maneiras de representação das estruturas dos ligantes, a partir de uma malha tridimensional e por descritores moleculares, utilizadas como entrada para a rede. A RNA foi estudada para discriminação de compostos em níveis de atividade. Os resultados indicam que o método desenvolvido pode se tornar uma ferramenta útil para o desenho racional de fármacos.
Palavras-chave: Afinidade de Ligação Receptor-ligante; Redes Neurais Artificiais; HIV-1 Protease; AIDS
Páginas: 11
Código DOI: 10.21528/lmln-vol8-no1-art4
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