O documento discute os tópicos da quimioinformática como ferramenta para o desenvolvimento de novos materiais. Ele define quimioinformática como o uso da informática para resolver problemas envolvendo química e descreve os principais usos como descoberta de novas drogas, entendimento da relação estrutura-atividade e propriedades, e desenvolvimento de novas moléculas e materiais. Também discute os tipos de descritores moleculares usados na quimioinformática e como a seleção adequada de descritores é importante para a análise

1. Tópicos em Materiais I Quimioinformática como ferramenta no desenvolvimento de novos materiais Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Prof. Dr. Ricardo Stefani ICET/CUA Baseado em Kier et al., 2009

2. Informática vs. Computação Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Informática: Tratamento automatizado da informação Computação: Resolução de problemas numéricos ou não numéricos através de algoritmos Algoritmo: Sequência de passos lógicos para a resolução de um problema

3. Quimioinformática Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Segundo Brown (1999): “ Quimioinformática é o uso da informática para a resolução de problemas Envolvendo química” Área Interdisciplinar: Química, informática, matemática, Ciência da Computação Bioinformática: Uso da informática para resolver problemas envolvendo Macromoléculas biológicas

6. Quimioinformática Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

8. Descritores moleculares Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso “ Estrutura determina a propriedade” “ Uma propriedade da molécula depende de outras” Descritor molecular é a descrição numérica de certa propriedade da molécula Tipos: 0D (Ponto de fusão, ebulição, peso e volume molecular, etc.) 1D (Numero de ligações, de átomos, cargas totais, momento de dipolo.etc.) 2D (distância entre átomos, número de grafos, conectividade,etc) 3D (Volume molecular, raio de van der Waals, TPSA, WASA, SAA, etc.) 4D (volume do sítio ativos, número de interações intermoleculares, etc.) 5D (Tipos de interações com o sistema)

9. Espaço Químico Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Banco que contém as moléculas e os dados a serem analisados. Bons dados geram boas análises Gera-se descritores moleculares para cada molécula no ChemSpace

10. Descritores Moleculares Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Cada tipo de problema requer uma classe de descritor diferente, ou mesmo vários tipos de descritores

11. Descritores Moleculares Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Cada tipo de problema requer uma classe de descritor diferente, ou mesmo vários tipos de descritores

12. Descritores Moleculares Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Descritores Consititucionais Descritores Topológicos Descritores geométricos Descritores eletrostáticos Descritores quânticos Descritores Termodinâmicos Descritores de reatividade

13. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Topological 2-D (Kier & Hall indices) Electrostatic Charge distribution (partial charges, H-bond donors/acceptors) Geometric 3-D ( I , SA , Molecular Volume) Quantum-chemical Molecular orbital structure (HOMO-LUMO energies, dipole moment)

17. Descritores Eletrostáticos Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Cargas parciais atômicas Parâmetros de polaridade Momento de dipolo Polarizabilidade Potenciais eletrostáticos na superfície molecular

18. Descritores Quânticos Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Energia total da molécula Energia de repulsão eletron-eletron Energia de ressonância Cinética eletrônica Energia total de cinética

21. Geração de descritores Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

24. Tanimoto (padrão) Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso ( , ) = 0.68 ( , ) = 21.93

26. Impressão digital (bits) Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso 0100010100010100010000000001101010011010100000010100000000100000 01000101000101000100000000011010100110101000000 0 0100000000100000

27. Pequenas diferenças estruturais podem alterar muito as propriedades Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

28. Como descobrir os melhores descritores ? Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso e.g. Comparação de faces requer a identificação de características chaves. Como as identificamos? O mesmo se aplica a moléculas.

33. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Rede Neural Artificial (ANN) Camada escondida Saída Parâmetros Funções Previsão Input Input Input Input Input Input Input Input Input

37. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Motivação da SVM Como separar as duas classes? Como separar as duas classes?

40. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Virtual Screening Triagem virtual Substâncias ótimas protótipos Seleção de substâncias biblioteca

41. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

42. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Método: Virtual Screening 3D Filtering 3D Fitting 1D Filtering 2D Filtering e.g. MW 200-500 Lipinsky

43. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Quantitative Structure-Properties-Relationship (QSPR) Encontrar correlações entre estrutura química e determinadas propriedades Predizer a característica de novas moléculas e materiais a partir de substâncias conhecidas

44. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Extrair e organizar descritores Quantitative Structure-Properties Relationship (QSPR) Dados

45. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Construindo modelos QSPR  (propriedades)   (Descritores) Y = f (X i ) Multiple Linear Regression (MLR) pK i = a o + a 1 (Mol Vol i ) + a 2 (logP) + a 3 (  i ) + ... Hansch, 1969 Partial Least-Squares (PLS) Regression pK i = a o + a 1 (PC1) + a 2 (PC2) + a 3 (PC3) + ... Wold, et al. 1984 Simple (Univariate) Linear Regression Hammett, 1939 pK i = a o + a 1 (Mol Vol i )

46. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Quantitative Structure-Performance Relationship (QSPR) Models Conjunto de polímeros In vitro/In vivo Data (Y) Molecular Descriptors (X i )  QSPR Y = f (X i ) Interpretação Predição

47. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Biblioteca combinatória Y or R Size of library Explosão Combinatória n diacid component diphenol component R O C C NH O O CH 2 CH 2 C O CH 2 O CH C O Y O

49. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

50. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso

51. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Cluster representatives Predicted value Synthesis-> Biol. testing-> QSPR model Dipole Molecular volume Rotatable bonds Good diversity Double bonds Moment of inertia Density Poor diversity

52. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso Do modelo QSPR, selecionar os melhores descritos e valores que se relacionam com a propriedade desejada Sintesizar polímeros conhecidos e testar Planejar e sintestizar novos polímeros 1 2 3 Dos modelos para o planejamento racional e síntese n diacid component diphenol component R O C C NH O O CH 2 CH 2 C O CH 2 O CH C O Y O

53. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso 1

54. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso 1 Ferramentas: ChemAxon: http://www.chemaxon.com Virtual Chemistry Lab: http://www.vcclab.org Weka: www.cs.waikato.ac.nz/ml/ weka / libSVM: An integrated and easy-to-use tool for support vector classification and regression. ww w.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ libsvm / ADRIANA: http://www.molecular-networks.com/products/adrianacode THERESA: http://www.molecular-networks.com/products/theresa

55. Programa de Pós-graduação em Ciências de Materiais (PPGMAt) Universidade Federal de Mato Grosso 1 Referências Comp. Mat. Sci, 2009, 45, 52-59. Biosensors and Bioeletronics, 2009, 25, 543-52. Biomaterials, 2007, 28, 4171-4177. Adv. Matr., 2001, 13, 1713-1717.