Investigação sobre a capacidade de predição de afinidade de ligação entre moléculas em sistemas hospedeiro-hóspede por meio de métodos de aprendizado de máquina.
Authors:   , Carvalho Ruan Medina 
Published: November 2022

A inserção de experimentações in silico no contexto científico nas últimas décadas permitiram a consolidação de áreas interdisciplinares como a bioinformática, biologia computacional, química computacional entre outras que buscam descrever, entender e prever eventos naturais por meio de equações matemáticas e métodos computacionais. Neste contexto, é comum que pesquisadores tenham interesse em prever medidas de interação entre moléculas, principalmente para viabilizar o estudo racional de fármacos. Realizar triagens de potenciais fármacos de forma computacional visa reduzir o tempo na descoberta de novas drogas, assim como reduzir o elevado número de testes em laboratório que encarece todo o processo. As triagens moleculares computacionais geralmente são realizadas por meio de processos chamados de docking, nos quais define-se graus de liberdade para representações moleculares no interior de uma grid de simulação. O objetivo do processo é evoluir uma otimização nesse espaço que visa encontrar a configuração geométrica de uma possível ligação entre as moléculas e calcular métricas relativas a esse estado de interação. Para isso, a literatura já apresenta diversas propostas para a formulação de funções objetivo para a busca, ora baseados em modelos matemáticos sob a ótica da física clássica, ora em modelos com base na teoria quântica. Mais recentemente, como alternativa, vêm sendo propostos modelos preditivos baseados em dados e ajustados por métodos computacionais de aprendizado de máquina. Alguns desses métodos vêm apresentando resultados superiores aos dos modelos físicos, além de possuírem tempo de predição inferiores, uma vez já treinados. Visto isso, as técnicas de aprendizado de máquina (ML, do inglês Machine Learning) estão se tornando parte integrante do desenho e descoberta racionais de fármacos e o estudo de uma série de moléculas. Nesse contexto, as Ciclodextrinas (CDs) são nano-gaiolas (nanohorns) usadas para melhorar a entrega de drogas insolúveis ou tóxicas para o organismo. Devido à semelhança química entre CDs e proteínas, abordagens ML podem beneficiar vastamente os estudos da área, identificando carreadores promisores para uma dada molécula de interesse. No presente trabalho, são avaliados o desempenho de três métodos de ML bem conhecidos na literatura - Support Vector Regression (ε-SVR), Gaussian Process Regression (GPR) e eXtreme Gradient Boosting (XGB) - para prever a afinidade de ligação da ciclodextrina e ligantes de interesse em um sistema hospedeiro-ligante (host-guest). Os hiperparâmetros dos métodos ML propostos foram ajutados em uma estratégia de busca randomizada (Random Search). Os resultados mostram a consistencia da metodologia utilizada por apresentar resultados médios de erro controlados. O melhor desempenho na predição foi obtido por um modelo GPR otmizado em busca randomizada, se ajustando bem aos dados (R2 = 0, 803) com baixos erros de predição (RMSE = 1, 811kJ/mol e MAE = 1, 201kJ/mol)..