- Connor Coley atua no MIT na interface entre química e aprendizado de máquina, buscando descobrir e desenhar novos fármacos.
- Estima-se que entre 10^20 e 10^60 compostos possam ter potencial como fármacos de moléculas pequenas, e a IA auxilia na identificação de candidatos promissores.
- Ele desenvolve modelos computacionais para analisar imensas quantidades de compostos, projetar moléculas e prever vias de reação que possam gerar esses compostos.
- Projetos como ShEPhERD avaliam moléculas pela interação com proteínas-alvo; FlowER prevê produtos de reação considerando princípios físicos, aumentando a precisão das previsões.
- Após doutorado no Caltech e período de pós-doutorado no Broad Institute, retornou ao MIT em 2020 para liderar pesquisa que combina IA, química e engenharia, com foco em automação e design experimental.
Connor Coley trabalha na interface entre química e aprendizado de máquina para descobrir e desenhar novos compostos farmacológicos. Estima-se que entre 10^20 e 10^60 compostos podem ser potenciais drogas de molécula pequena. Avaliar todos eles experimentally seria inviável.
Por isso, pesquisadores passaram a usar IA para identificar candidatos com potencial terapêutico. Coley é professor associado no MIT, com atuação conjunta em Engenharia Química e Ciência da Computação, além do MIT Schwarzman College of Computing. Sua linha de pesquisa cruza engenharia química e ciência da computação.
Em MIT, Coley desenvolve modelos computacionais para analisar grandes números de compostos, desenhar novas moléculas e prever vias de reação que poderiam gerá-las. O objetivo principal é acelerar a descoberta de fármacos de molécula pequena.
Interseção AI e ciência
A vocação científica de Coley vem de família; o pai é radiologista e a mãe teve formação em biociências antes de seguir para gestão. Em Dublin, Ohio, ele participou de Science Olympiad e concluiu o ensino médio aos 16 anos, antes de ir para Caltech.
Na época de graduação, ele combinou engenharia química com ciência da computação, trabalhando em biologia estrutural. Ao concluir o curso, decidiu seguir no MIT para o PhD, em 2014, orientado por Klavs Jensen e William Green.
No pós-doutorado, no Broad Institute, Coley ganhou experiência em química biológica e descoberta de drogas, buscando moléculas úteis a partir de bibliotecas de DNA codificadas. Em 2020 retornou ao MIT para estabelecer seu grupo de pesquisa.
Abordagens e aplicações
O laboratório desenvolveu modelos que associam moléculas a interações com proteínas-alvo, com base em formas tridimensionais. Um desses sistemas, chamado ShEPhERD, já é utilizado por empresas farmacêuticas na busca de novas drogas.
Outra linha explora o FlowER, modelo generativo para prever produtos de reações químicas ao combinar diferentes entradas. O modelo incorpora leis de conservação de massa e verifica etapas intermediárias para melhorar a precisão.
Os pesquisadores também trabalham em elucidação estrutural assistida por computador, automação de laboratório e desenho experimental otimizado. O objetivo é ampliar a fronteira da IA em química.
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