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Cesar usará Machine Learning para entender genética de organismos para novos medicamentos

O Cesar, centro de inovação, está prestes a lançar o Computacional Natural and Life Science Research Group, uma equipe de estudos ligada ao Cesar School, dedicada a propor novos medicamentos baseados e entendimento da evolução genética de organismos por meio de Machine Leanirng
Cesar usará Machine Learning para entender genética de organismos para novos medicamentos

A iniciativa, ainda em fase embrionária, conta com 15 participantes, sendo dois professores, um aluno de Mestrado em Engenharia de Software e nove alunos de graduação do Cesar School, além de um colaborador do Cesar, e dois colaboradores externos.
Segundo o coordenador do projeto, professor Erico Teixeira, existe um novo cenário criado pelo aparecimento de superbactérias e novos vírus que demandam por ferramentas e conhecimento técnico/teórico que capacite a sociedade a dar respostas eficientes e rápidas frente a doenças, sejam elas novas ou antigas.

A iniciativa, ainda em fase embrionária, conta com 15 participantes, sendo dois professores, um aluno de Mestrado em Engenharia de Software e nove alunos de graduação do Cesar School, além de um colaborador do Cesar, e dois colaboradores externos  

“A construção do grupo já estava sendo articulada há algum tempo, mas a chegada do Covid-19 acabou demonstrando de forma prática a relevância e a urgência da iniciativa,” disse.
Teixeira revelou que além dos estudos para desenvolvimento de novas moléculas, o grupo trabalhará paralelamente com aplicação de métodos computacionais no entendimento da terapia de combate ao câncer por feixe de prótons (PCT, do inglês Proton Cancer Therapy), com o qual ele tem colaborado na Texas Tech University (TTU), nos EUA.
Segundo ele, a técnica tem obtido resultados bastante positivos na produção do máximo de danos nas estruturas das células cancerígenas e um menor efeito nos tecidos saudáveis. Recentemente o professor do Cesar teve inclusive um artigo sobre o assunto publicado na revista cientifica Theoretical Chemistry Accounts.
O cientista afirma que entender os mecanismos que regem a PCT é de extrema importância para maximização de seu poder terapêutico e redução dos efeitos colaterais e custos. “Métodos teóricos e computacionais se mostram propícios para explorar as reações envolvidas. Pretendemos utilizar todo o conhecimento gerado nesta experiência para desenvolver novos medicamentos e métodos de tratamento aqui no Cesar”, afirma.

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