Novas estratégias para métodos in silico na inovação terapêutica utilizando computação distribuída: GriDoMol

• Main Author: FERREIRA, Luiz Felipe Gomes Rebello
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/9246377287833779
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2018
• Subjects: Bioinformática; Grid computacional; Moléculas
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24870

Submitted by Pedro Barros ([e-mail]) on 2018-06-21T19:25:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luiz Felipe Gomes Rebello Ferreira.pdf: 10574681 bytes, checksum: 88fb46b2af0638e486a62e4ca28fdd89 (MD5) === Made available in DSpace on 2018-06-21T19:25:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Luiz Felipe Gomes Rebello Ferreira.pdf: 10574681 bytes, checksum: 88fb46b2af0638e486a62e4ca28fdd89 (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 === FACEPE === Estima-se que o uso de métodos in silico pode reduzir os custos associados ao desenvolvimento de um novo fármaco em até 50%. Esta redução ocorre porque o número de moléculas que precisam ser testadas e sintetizadas experimentalmente passa a ser drasticamente reduzido devido a alta confiabilidade dos métodos computacionais. Porém, estes métodos podem apresentar uma alta demanda computacional quando o número de moléculas a ser testados é alto e quando se busca maior precisão nos resultados numéricos. Sendo assim, este trabalho apresenta o desenvolvimento do programa GriDoMol, uma plataforma unificada para realizar cálculos de docking molecular em um sistema distribuído, através de um grid computacional, com foco em alto desempenho e precisão. Utilizando o GriDoMol e configurações avançadas de docking, foi possível realizar o docking molecular de um conjunto de 213 complexos em um tempo até 9,91 vezes mais rápido e encontrando soluções de docking mais estáveis, com reduções de até 1,3 Kcal/mol, quando comparado com a execução sequencial deste mesmo conjunto em um único computador, utilizando apenas um núcleo de processamento e a configuração padrão de docking. O GriDoMol também oferece a opção de realizar estudos de vacinologia reversa permitindo cálculos de docking molecular entre candidatos a epítopos e alelos de MHCs de Classe I e II humanos com o intuito de encontrar epítopos que possuam uma boa afinidade por estes alelos, aumentando as chances de apresentar uma resposta imunológica significativa. === It is estimated that the use of in silico methods can reduce the costs spent at the development stage of a new drug by up to 50%. This happens because the number of molecules that need to be experimentally synthesized and tested becomes drastically reduced due to the high predictability and reliability of the computational methods. Nevertheless, these methods may present a high computational demand when the number of molecules to be tested is high and when it’s seeking for a higher precision in the numerical results. Therefore, this work presents the development of the program GriDoMol, a unified platform for performing molecular docking calculations in a distributed system, through a computational grid environment, with focus in high performance and precision. By using GriDoMol and higher docking settings values, it was possible to execute the molecular docking of a set containing 213 complexes in a time up to 9.91 times faster and finding more stable complexes, with energy reduction by up to 1.3 Kcal/mol, when compared with the sequential execution of this same set on a single computer, using a single processor core and the default docking settings values. The program GriDoMol also offers a reverse vaccinology option, allowing the molecular docking of candidate epitopes on selected human MHC’s Class I and II alleles, in order to find the most promising epitopes which have a good binding affinity on a large set of alleles and, thus, better chances of having a significant immunogenic response.