Tamanho da fonte: 

O objetivo principal do projeto é aprimorar a ferramenta de Triagem Virtual (TV) chamada MolAr, usada em pesquisas de desenvolvimento de fármacos, através da integração de técnicas de Inteligência Computacional (IC). Simultaneamente, o projeto busca simplificar o processo de instalação do MolAr por meio da tecnologia Docker. O trabalho foi dividido em duas linhas principais de ação. A primeira envolveu o desenvolvimento de uma nova abordagem para a geração de Redes de Espaços Químicos, com base em funções de similaridade, a fim de fornecer insights sobre as propriedades químicas e atividades biológicas dos compostos. A segunda linha de trabalho focou em facilitar a instalação do MolAr, desenvolvendo um Dockerfile para automatizar o processo de instalação e disponibilizando-o no Docker Hub. A nova abordagem para a geração de Redes de Espaços Químicos mostrou-se promissora, oferecendo informações valiosas para pesquisadores no campo do desenvolvimento de fármacos. No que diz respeito à instalação facilitada via Docker, o Dockerfile atual já executa com sucesso na imagem Ubuntu 22.04 e instala todos os recursos necessários para o uso do MolAr, como Java, Python e wget. A instalação do MolAr através desse Dockerfile encontra-se em estágio avançado. O projeto conseguiu avançar significativamente em ambas as linhas de trabalho. A integração de técnicas de IC no MolAr tem o potencial de torná-lo uma ferramenta ainda mais robusta para a Triagem Virtual, enquanto a implementação via Docker promete tornar o software mais acessível e fácil de instalar para usuários em todo o mundo. Ambas as melhorias visam acelerar e baratear o processo de desenvolvimento de novos fármacos.

Triagem Virtual. Inteligência Computacional. Docker