Connor Coley trabalha na interface entre qu\u00edmica e aprendizado de m\u00e1quina para descobrir e desenhar novos compostos farmacol\u00f3gicos. Estima-se que entre 10^20 e 10^60 compostos podem ser potenciais drogas de mol\u00e9cula pequena. Avaliar todos eles experimentally seria invi\u00e1vel.<\/p>\n
Por isso, pesquisadores passaram a usar IA para identificar candidatos com potencial terap\u00eautico. Coley \u00e9 professor associado no MIT, com atua\u00e7\u00e3o conjunta em Engenharia Qu\u00edmica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, al\u00e9m do MIT Schwarzman College of Computing. Sua linha de pesquisa cruza engenharia qu\u00edmica e ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Em MIT, Coley desenvolve modelos computacionais para analisar grandes n\u00fameros de compostos, desenhar novas mol\u00e9culas e prever vias de rea\u00e7\u00e3o que poderiam ger\u00e1-las. O objetivo principal \u00e9 acelerar a descoberta de f\u00e1rmacos de mol\u00e9cula pequena.<\/p>\n
A voca\u00e7\u00e3o cient\u00edfica de Coley vem de fam\u00edlia; o pai \u00e9 radiologista e a m\u00e3e teve forma\u00e7\u00e3o em bioci\u00eancias antes de seguir para gest\u00e3o. Em Dublin, Ohio, ele participou de Science Olympiad e concluiu o ensino m\u00e9dio aos 16 anos, antes de ir para Caltech.<\/p>\n
Na \u00e9poca de gradua\u00e7\u00e3o, ele combinou engenharia qu\u00edmica com ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, trabalhando em biologia estrutural. Ao concluir o curso, decidiu seguir no MIT para o PhD, em 2014, orientado por Klavs Jensen e William Green.<\/p>\n
No p\u00f3s-doutorado, no Broad Institute, Coley ganhou experi\u00eancia em qu\u00edmica biol\u00f3gica e descoberta de drogas, buscando mol\u00e9culas \u00fateis a partir de bibliotecas de DNA codificadas. Em 2020 retornou ao MIT para estabelecer seu grupo de pesquisa.<\/p>\n
O laborat\u00f3rio desenvolveu modelos que associam mol\u00e9culas a intera\u00e7\u00f5es com prote\u00ednas-alvo, com base em formas tridimensionais. Um desses sistemas, chamado ShEPhERD, j\u00e1 \u00e9 utilizado por empresas farmac\u00eauticas na busca de novas drogas.<\/p>\n
Outra linha explora o FlowER, modelo generativo para prever produtos de rea\u00e7\u00f5es qu\u00edmicas ao combinar diferentes entradas. O modelo incorpora leis de conserva\u00e7\u00e3o de massa e verifica etapas intermedi\u00e1rias para melhorar a precis\u00e3o.<\/p>\n
Os pesquisadores tamb\u00e9m trabalham em elucida\u00e7\u00e3o estrutural assistida por computador, automa\u00e7\u00e3o de laborat\u00f3rio e desenho experimental otimizado. O objetivo \u00e9 ampliar a fronteira da IA em qu\u00edmica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"