Desenvolvimento de um software para planejamento in silico de fármacos Multimol

Abstract

A área de Modelagem Molecular vem despertando interesse crescente desde que surgiu. O uso de métodos computacionais na previsão de estruturas e propriedades moleculares, particularmente aplicados na inovação terapêutica através do planejamento de fármacos, por exemplo, tem adquirido crescente espaço e confiabilidade na comunidade científica e na grande indústria farmacêutica mundial. Dentre as diversas abordagens computacionais aplicáveis ao desenvolvimento de fármacos, destacam-se os estudos da relação quantitativa entre estrutura molecular e atividade biológica. Esta técnica permite construir modelos estatísticos de regressão capazes de oferecer, a partir das estruturas de moléculas, uma previsão confiável de uma propriedade de interesse, como por exemplo, a atividade biológica (QSAR), a toxicidade (QSTR) ou a solubilidade (QSPR). O MultiMOL, desenvolvido no Laboratório de Química Teórica Medicinal (LQTM) da UFPE, é um software implementado em linguagem de programação C/C++, que oferece as técnicas de estatística multivariada mais comumente utilizadas nos problemas de QSAR. As suas funcionalidades incluem algoritmos de pré-processamento de dados (escalonamento, centrar na média, seleção de variáveis), diversos métodos de regressão (MLR, PCR, PLS e QPLS), a validação de modelos por validação cruzada (LOO-FCV) ou por utilização de série de testes e a exibição dos resultados dos modelos por meio de gráficos bidimensionais. Importa ressaltar que o método de PLS quadrático (Q-PLS) não é facilmente encontrado em outros softwares disponíveis, tornando-se assim um importante diferencial do MultiMOL. Todas estas funcionalidades encontram-se disponíveis para o usuário por meio de uma interface gráfica (GUI) de fácil utilização. O programa foi construído com ênfase em desempenho, robustez e precisão numérica, a fim de ser uma alternativa satisfatória como ferramenta de evidente interesse para a inovação terapêutica. Os testes realizados, com três conjuntos de dados distintos (QSAR Tradicional, QSAR-3D e dados espectroscópicos), ofereceram indicativos satisfatórios da eficácia do software na construção de modelos de regressão. Dentre os modelos obtidos, podem ser destacados (i) PCR para QSAR Tradicional [Q² = 0,70]; (ii) PLS para QSAR-3D [Q² = 0,75]; e (iii) Q-PLS para os dados espectroscópicos [Q² = 0,93]. Estes resultados, aliados à precisão e ao bom desempenho do programa, demonstram que o MultiMOL é uma ferramenta adequada para tratar problemas típicos de estatística multivariada. Versões futuras do software poderão incluir opções de processamento paralelo (Grid-Computing) para cálculos que exijam maiores demandas computacionais, bem como a implementação de algoritmos classificatórios (HCA, SIMCA, KNN), com o intuito de aumentar o leque de aplicabilidade do programa.