Pesquisas relacionadas ao COVID-19 em andamento no SDumont
O SDumont tem um papel ativo diante da necessidade de pesquisas relacionadas ao novo coronavírus. Para
dar maior rapidez a entrada de pesquisas sobre o COVID-19, uma chamada fast-track foi aberta
de forma que em poucos dias projetos aprovados nesta chamada já conseguem acesso aos recursos do
supercomputador. Essa rapidez na liberação é possível não só pela agilidade na análise dos projetos dessa
fast-track pelo comitê gestor, mas pelo envolvimento da equipe de helpdesk do SDumont no LNCC na
disponibilização do ambiente.
Projetos que já estavam em andamento no SDumont antes desse período também estão direcionados neste
momento para estudos sobre COVID-19. É o caso, por exemplo, do projeto intitulado “DockThort-VS:
Web Server para Triagem Virtual de Fármacos em Larga Escala” (dockvs). O projeto dockvs,
pertencente ao Grupo de Modelagem Molecular em Sistemas Biológicos do LNCC, realiza experimentos
de triagem virtual de fármacos em larga escala, com a finalidade de criar estratégias de uso de fármacos já
existentes para o tratamento da COVID-19, e compostos sintetizados por grupos de pesquisa em síntese
orgânica colaboradores contra alvos terapêuticos potenciais. Além disso o projeto dockvs disponibilizará
gratuitamente parte do resultado de seus estudos para outros pesquisadores através do portal DockThor.
A parceria LNCC-Petrobrás para expansão do SDumont também contempla o uso da parte da máquina
utilizada pela Petrobrás para o projeto FOLDING@HOME (F@H). O projeto F@H usa a plataforma
BOINC para distribuir simulações de enovelamento de proteínas para computadores de voluntários em
todo o mundo, e atualmente tem se dedicado com alta prioridade a pesquisas relacionadas ao COVID-19.
Até o momento os seguintes projetos foram aprovados no fast-track para o COVID-19 e já estão em
andamento:
Arquitetura de Aprendizado de Máquina Multimodal para Auxílio do Diagnóstico da Covid-19 (covnet-ufcspa)
Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre
Departamento de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas
Coordenador: Carla Diniz Lopes Becker
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Engenharias; Matemática
Início da vigência: 26-08-2020
Com a chegada do SARS-CoV-2, devido às suas características regionais e populacionais, um alto índice de contágio é verificado, sobrecarregando o Sistema de Saúde Pública (SUS) e causando um número significativo de óbitos (até o dia 30/07/20, 90 mil mortes), segundo o consórcio de veículos da imprensa. As estratégias para a identificação do SARS-CoV-2 variam entre a aplicação de testes sorológicos, a realização de testes por reação em cadeia da polimerase por transcrição reversa (RT-PCR), vigilâ
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Com a chegada do SARS-CoV-2, devido às suas características regionais e populacionais, um alto índice de contágio é verificado, sobrecarregando o Sistema de Saúde Pública (SUS) e causando um número significativo de óbitos (até o dia 30/07/20, 90 mil mortes), segundo o consórcio de veículos da imprensa. As estratégias para a identificação do SARS-CoV-2 variam entre a aplicação de testes sorológicos, a realização de testes por reação em cadeia da polimerase por transcrição reversa (RT-PCR), vigilância de casos e a análise da tomografia computadorizada (CT). Dentre essas, a combinação do RT-PCR com a CT é descrita como as que oferecem o diagnóstico mais preciso da COVID-19¹. Todavia, a RT-PCR é custosa e complexa para ser realizada em larga escala, demandando equipes treinadas e equipamentos especializados2, restringindo a disponibilidade. Em locais afastados dos grandes centros, geralmente, a capacidade dos testes é limitada, devido à carência de suprimentos, e onde não há disponibilidade de aparelhos e estrutura para a realização de exames de CT, o raio X (RX) de tórax acabam sendo o único método de investigação. As imagens radiográficas por RX permitem a triagem rápida de pacientes com suspeita de COVID-19, e podem ser realizadas paralelamente a testes virais - cujo resultado pode ser demorado -, ajudando a aliviar o volume de pacientes, especialmente nas áreas mais afetadas. Este projeto propõe uma arquitetura que permita a partir do treinamento de uma rede neural multimodal, utilizando dados clínicos e imagens médicas de pacientes com COVID-19, auxiliar na triagem de novos pacientes, apresentando uma ferramenta para apoio a tomada de decisão clínica. O objetivo principal é automatizar o processo de identificação de casos de COVID-19 através de técnicas de análise de dados e de Inteligência Artificial, utilizando dados clínicos e imagens médicas de pacientes.
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Avaliação da estabilidade e formas de ligação de análogos de cloroquina, anti-hipertensivos e anti-inflamatórios sobre proteínas envolvidas na infecção pelo vírus SARS-CoV-2 (covid19jf)
Universidade Federal de Juiz de Fora
Departamento de Ciência da Computação
Coordenador: Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências biológicas; Ciências da saúde; Química
Início da vigência: 23-04-2020
No final de 2019 surgiram na cidade chinesa de Wuhan os primeiros casos da SARS-CoV-2. Em relação a outras coronaviroses como a SARS, que nos anos de 2002 e 2003 teve uma taxa de mortalidade de 10% (8.000 casos com 774 óbitos), e a MERS, que entre 2012 e 2019 teve uma taxa de mortalidade média de 30% (cerca de 858 pessoas), o novo coronavírus tem reportado uma taxa de mortalidade entre 2,5% e 4%. Apesar desta baixa taxa, cerca de 1.356.780 casos foram confirmados ao redor do mundo, sendo 79.385
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No final de 2019 surgiram na cidade chinesa de Wuhan os primeiros casos da SARS-CoV-2. Em relação a outras coronaviroses como a SARS, que nos anos de 2002 e 2003 teve uma taxa de mortalidade de 10% (8.000 casos com 774 óbitos), e a MERS, que entre 2012 e 2019 teve uma taxa de mortalidade média de 30% (cerca de 858 pessoas), o novo coronavírus tem reportado uma taxa de mortalidade entre 2,5% e 4%. Apesar desta baixa taxa, cerca de 1.356.780 casos foram confirmados ao redor do mundo, sendo 79.385 óbitos.
Estudos mostram que a infecção ocorre a partir da enzima conversora de angiotensina 2 (ACE2), na superfície das células endoteliais pulmonares. Proteínas presentes no capsídeo viral ligam-se a ACE2, em seguida ocorre a fusão com a membrana celular e assim a infecção. Esforços têm sido realizados para decifrar a estrutura viral, buscando potenciais alvos para o tratamento da doença. Dentre as proteínas de superfície, a Spike (S) é apontada como um importante alvo para a inibição da infecção, pois está diretamente relacionada ao processo de ancoramento e perfusão viral, interagindo com a ACE2 da célula hospedeira. Estudos apontam também o gene para expressão da enzima protease principal (Mpro) como essencial para o processo de maturação dos vírions que infectarão novas células.
Alguns fármacos como a cloroquina, anti-hipertensivos e anti-inflamatórios têm sido apontados como possíveis alternativas para atuar na modulação da replicação do vírus, auxiliando portanto no tratamento da infecção. Entretanto, compostos como a cloroquina e hidroxicloroquina apresentam caráter tóxico com o uso prolongado.
Desta forma, este projeto propõe a avaliação computacional destes compostos citados e de análogos da cloroquina sintetizados pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), por meio de estudos de docking molecular e dinâmica molecular (DM). Os novos compostos sintetizados pela UFJF têm apresentado nos estudos in vitro maior índice de seletividade e menor citotoxicidade. Os principais alvos de pesquisa serão as proteína S e Mpro da SARS-CoV-2 e as proteínas ACE e ACE2 de humanos.
Considerando que em computadores multicore as análises por DM dos alvos podem custar até um ano de simulação, inviabilizando um projeto com financiamento de até 12 meses, entendemos como necessário e emergencial o uso de supercomputadores com GPU como o Sdumont, sendo este um componente essencial neste projeto. Este estudo irá impactar na validação de compostos no tratamento contra SARS-CoV-2, com a possível elaboração de patentes. E terá contribuições biotecnológicas diretas na saúde e setores produtivos da sociedade.
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BANANA - BayesiAn iNference of stochAstic differeNtial equAtions (BANANA)
Laboratório Nacional de Computação Científica
Coordenação de Matemática Aplicada e Computacional
Coordenador: Sandra Mara Cardoso Malta
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências biológicas; Matemática
Início da vigência: 30-07-2020
A ideia desse projeto surgiu a partir da solução Click Covid - Ferramenta de Informação Interativa submetido ao Hackcaton Hackcovid19 (https://devpost.com/software/click-covid-ferramenta-de-informacao-interativa). O Click Covid implementou um modelo epidemiológico de equações diferenciais não lineares, o SEIRDS, que considera indivíduos em período de incubação, implementação de quarentena, uso de máscaras
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A ideia desse projeto surgiu a partir da solução Click Covid - Ferramenta de Informação Interativa submetido ao Hackcaton Hackcovid19 (https://devpost.com/software/click-covid-ferramenta-de-informacao-interativa). O Click Covid implementou um modelo epidemiológico de equações diferenciais não lineares, o SEIRDS, que considera indivíduos em período de incubação, implementação de quarentena, uso de máscaras e distribuição de casos por idades. A ferramenta interativa desenvolvida permite simular cenários epidêmicos diversificados com dados locais sobre infectados e mortos, taxa de quarentena e estimativas de taxa de subnotificação para cidades e estados brasileiros.
Observando o comportamento do avanço da pandemia provocada pela COVID-19 nota-se que a dimensão continental do Brasil e a diversidade socioeconômica da população, entre outros aspectos, podem levar à resultados bastante distintos, para um mesmo intervalo de tempo. Portanto, nas previsões do avanço da pandemia, considerando-se essas e outras heterogeneidades, observa-se a necessidade da análise não só de um modelo mas de um conjunto de modelos matemáticos, visando assim um melhor entendimento dos resultados e, consequentemente, ajudando na definição de estratégias e tomadas de decisão referentes ao controle da doença. Desse modo, como uma evolução do Click Covid, esse projeto tem como objetivo a implementação de modelos matemáticos com diferentes características que, quando calibrados com dados das regiões de interesse, possam ser combinados de forma a melhorar a previsão dos efeitos da propagação do vírus nessas regiões.
Modelos compartimentais de equações diferenciais ordinárias, onde os estados de um indivíduo na dinâmica da infecção são associados a certas classes/grupos (compartimentos), têm sido amplamente empregados no estudo da COVID-19. Nesse projeto, vamos avaliar a resposta de uma família de modelos compartimentais desde o mais simples, do tipo SIR (Suscetível-Infectado-Recuperado) aos mais elaborados, como aqueles do tipo SEIRD (Suscetível-Exposto- Infectado-Recuperado-Mortos) generalizados, para a previsão da COVID-19, quando analisados com dados de diferentes regiões do país, e para um determinado período de tempo. A calibração e a seleção dos modelos serão feitas usando a metodologia Approximate Bayesian Computation (ABC). Com os melhores modelos selecionados pelo ABC pode-se então aplicar técnicas de combinação de modelos para aprimorar a capacidade de previsão.
A calibração é um processo de alto custo computacional e de fundamental importância para a eficácia do funcionamento dos modelos. Porém, esse processo, considerando a alta quantidade de dados e o número de modelos a serem avaliados, demanda uma grande capacidade computacional, levando a um tempo grande de simulação. Dessa forma o uso do SDumont é de suma importância para obter-se previsões em um tempo razoável.
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Desenho racional de anticorpos scFv para desenvolvimento de kits diagnósticos contra COVID-19 (lima_covid)
Universidade Federal de Viçosa
Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular
Coordenador: Gustavo Costa Bressan
Áreas do conhecimento: Bioquímica; Ciências biológicas; Ciências da saúde; Farmácia; Química
Início da vigência: 26-08-2020
No dia 11/03/2020, a OMS declarou estado de pandemia devido ao recém descoberto β-coronavirus SARS-CoV-2, a qual recebeu o nome de COVID-19. Esforços para conter os avanços dessa doença ganharam destaque em pesquisas pelo mundo. Até o momento não há vacina ou medicamento disponível destinado ao controle da COVID-19, tornando o diagnóstico ágil e acurado essencial no direcionamento de decisões para o controle da pandemia e correto tratamento dos indivíduos infectados.
O Brasil não é auto-
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No dia 11/03/2020, a OMS declarou estado de pandemia devido ao recém descoberto β-coronavirus SARS-CoV-2, a qual recebeu o nome de COVID-19. Esforços para conter os avanços dessa doença ganharam destaque em pesquisas pelo mundo. Até o momento não há vacina ou medicamento disponível destinado ao controle da COVID-19, tornando o diagnóstico ágil e acurado essencial no direcionamento de decisões para o controle da pandemia e correto tratamento dos indivíduos infectados.
O Brasil não é auto-suficiente na produção dos insumos para diagnósticos. Ainda, o alto custo dos insumos importados, a alta demanda e o tempo de importação dificultam o controle nacional da doença. Em contrapartida, a baixa acurácia e sensibilidade dos testes rápidos disponíveis torna-se um fator preocupante para o achatamento da curva epidemiológica, e a ampla testagem através do padrão ouro qRT-PCR se mostra inviável devido ao alto custo de seus insumos. Adicionalmente, anticorpos previamente identificados contra RBD (Receptor binding domain) de SARS-CoV-1 demonstraram baixa afinidade contra RBD-SARS-CoV-2, mas podem ser racionalmente aprimorados utilizando ferramentas computacionais.
Sendo assim, este projeto tem por objetivo produzir versões nacionais de insumos desenhados racionalmente para o desenvolvimento de kits diagnóstico para suprir a demanda nacional.
Para isso, estruturas cristalográficas de anticorpos reconhecendo a porção RBD de SARS-CoV-2 ou SARS-CoV-1 foram utilizadas para a construção de anticorpos scFv (single chain fragment variable), que são compostos apenas das cadeias varíaveis contendo a região de ligação ao antígeno unidas através de um linker composto por resíduos de glicina e
serina. As estruturas tridimencionais dos scFvs foram obtidas através de modelagem comparativa e em seguida, os anticorpos scFv foram submetidos a uma série de mutações sítio-dirigidas para obtenção mutações que aumentem a
afinidade desses anticorpos contra a RBD de SARS-CoV-2. Simulações de dinâmica molecular foram realizadas para a equilibração dos complexos scFv-RBD e passos iniciais foram realizados para o cálculo de energia-livre de ligação.
Esperamos que o uso da infraestrutura do SDumont nos auxilie a obter os resultados mais rapidamente, colaborando no combate e controle da pandemia em território nacional.
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Determinação de inibidores para as proteínas não estruturais de SARS-CoV-2 com o uso de técnicas computacionais e modelagem molecular (covdock)
Universidade Federal do ABC
Centro de Matemática, Computação e Cognição
Coordenador: David Corrêa Martins
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências biológicas; Ciências da saúde; Física; Matemática; Química
Início da vigência: 05-06-2020
No dia 11 de março de 2020 foi caracterizada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) a COVID-19 como uma pandemia. De acordo com a OMS, até o dia 19 de maio, temos mais de 4,7 milhões de casos confirmados no mundo com mais de 300 mil mortes confirmadas, com casos confirmados em 216 países, no Brasil, temos mais de 270 mil casos e um número próximo a 20 mil mortes. Os casos de COVID-19 são causados pelo virion SARS-CoV-2, e os primeiros casos foram relatados em dezembro de 2019. O virion SARS-CoV
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No dia 11 de março de 2020 foi caracterizada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) a COVID-19 como uma pandemia. De acordo com a OMS, até o dia 19 de maio, temos mais de 4,7 milhões de casos confirmados no mundo com mais de 300 mil mortes confirmadas, com casos confirmados em 216 países, no Brasil, temos mais de 270 mil casos e um número próximo a 20 mil mortes. Os casos de COVID-19 são causados pelo virion SARS-CoV-2, e os primeiros casos foram relatados em dezembro de 2019. O virion SARS-CoV-2 pertence a família Coronaviridae juntamente com as espécies SARS-CoV e MERS-CoV, também causadoras de epidemias. As três espécies pertencem ao gênero Betacoronavirus, onde o virion é composto por um capsídeo com as proteínas estruturais E, M e S. Internamente, seu genoma é uma RNA de fita positiva que é traduzido em duas poliproteínas ORF1a e ORF1b. Dentre as proteínas não estruturais, estamos interessados inicialmente nas proteínas PL polimerase e RNA dependente de polimerase RNA (RdRp). Em razão da severidade dessa doença, existe uma necessidade de novos compostos antivirais que possam ser utilizados para a intervenção profilática ou
terapêutica no combate aos seus agentes patogênicos. Os estudos demonstram que os alvos na proteína viral são o principal foco no
desenvolvimento de novas terapias antivirais. Atualmente, muitas técnicas de modelagem molecular têm sido utilizadas a fim de realizar uma triagem (virtual screening) de possíveis compostos inibidores, principalmente, considerando a flexibilidade das proteínas virais, uma vez que movimentos conformacionais de alta amplitude normalmente estão associados a mecanismos de regulação alostérica. Assim, para este projeto determinaremos variantes conformacionais das proteínas PL protease e RNA dependente de polimerase RNA utilizando a metodologia de análise de modos normais e, assim, após a seleção dos tipos conformacionais mais prováveis a partir de critérios energéticos (entropia conformacional - densidade de estados), realizaremos um virtual screening com um banco de dados de compostos e um novo ranqueamento com o uso de redes neurais. Com a determinação dos compostos candidatos, realizaremos simulações de dinâmica molecular longas para a validação dos resultados. Ao final, com essas análises, esperamos determinar moléculas líderes que poderão ser desenvolvidas como inibidores efetivos para as referidas proteínas virais. Também esperamos que este projeto possa ter um futuro impacto social e de saúde pública, uma vez que os resultados obtidos poderão fornecer uma base conceitual para o desenvolvimento de novas estratégias para o combate às infecções causadas por espécies do gênero Betacoronavirus.
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Estudo computacional do receptor FPR2 e sua relação com a COVID-19 (fcovid19)
Universidade Federal de Juiz de Fora
Modelagem Computacional
Coordenador: Vinicius Schmitz Pereira Nunes
Áreas do conhecimento: Ciências biológicas; Física; Química
Início da vigência: 24-09-2020
Os receptores de peptídeos formilados (FPR) são um grupo de receptores acoplados à proteína G (GPCR) que desempenham papéis na defesa e inflamação do hospedeiro. Em humanos há três isoformas para FPRs: FPR1, FPR2 e FPR3. Os FPRs, juntamente com os receptores do peptídeo complemento C5a (C5aR), das moléculas lipídicas eicosanoides leucotrienos B4 e prostaglandina D2 (B4LTR e CRTH2), e as moléculas de quimiocas (receptores de quimiocinas) constituem um grupo de receptores de quimioatractantes
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Os receptores de peptídeos formilados (FPR) são um grupo de receptores acoplados à proteína G (GPCR) que desempenham papéis na defesa e inflamação do hospedeiro. Em humanos há três isoformas para FPRs: FPR1, FPR2 e FPR3. Os FPRs, juntamente com os receptores do peptídeo complemento C5a (C5aR), das moléculas lipídicas eicosanoides leucotrienos B4 e prostaglandina D2 (B4LTR e CRTH2), e as moléculas de quimiocas (receptores de quimiocinas) constituem um grupo de receptores de quimioatractantes
acoplados a proteína Gi e que pertencem a classe A das GPCRs. Os GPCRs têm sete hélices transmembranares (7TMHs) intercaladas com três alças extracelulares (ECL1-2-3) e três alças intracelulares (ICL1-2-3). O FPR2 é expresso em uma variedade de células, incluindo astrócitos, células microgliais, células epiteliais, hepatócitos, células endoteliais, além de leucócitos fagocitários. O FPR2 pode reconhecer diversos agonistas como peptídeos formilados derivados de bactérias, bem como uma variedade de peptídeos não
formilados de diferentes vírus. Além disso, o há vários trabalhos mostrando que moléculas lipídicas derivadas de eicosanóides, como a lipoxina A4 (LXA4) e a resolvina D1 (RvD1) e conhecidas como mediadores lipídicos, são também agonistas do receptor FPR2.
Enquanto os peptídeos formilados induzem resposta inflamatória via receptor FPR2, os mediadores lipídicos induzem a resolução da inflamação também via receptor FPR2. Em junho de 2020 foi publicado um trabalho realizado por grupo francês mostrando que o receptor FPR2 é o principal receptor envolvido na gênese de processos inflamatórios no cérebro de pacientes da COVID-19. Há também uma vasta literatura mostrando que o receptor FPR2 está envolvido em outras patologias como asma, Alzheimer e doenças cardiovasculares. No entanto, o mecanismo de ativação permanece indescrito na literatura, tanto para agonistas inflamatórios quanto para agonistas pró-resolução. O presente projeto propõe o uso de um modelo inativado do receptor FPR2 complexado com um peptídeo formilado pró-inflamatório (fMLFK), e um mediador lipídico pró-resolução (resolvina D). Tal modelo foi obtido por meio de modelagem comparativa. Ambos agonistas foram complexados por meio de docking molecular. O objetivo é identificar o processo de ativação do FPR2, por meio de simulações de dinâmica molecular, e possíveis diferenças.
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Estudo da interação e especificidade da proteína N de coronavirus com RNA: papel na regulação da tradução (covidntd)
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis
Coordenador: Fabio Ceneviva Lacerda Almeida
Áreas do conhecimento: Ciências biológicas; Ciências da saúde
Início da vigência: 16-04-2020
Estudo da interação e especificidade da proteína N de coronavirus com RNA: papel na regulação da tradução.
A núcleoproteina ou proteín N dos coronavírus é a proteína responsável pelo empacotamento do genoma viral (~29 kb). Ela é formada por dois domínios, o N-terminal é o domínio de interação com RNA e o C-terminal o domínio de dimerização. A proteína N atua como RNA chaperona(1), ao interagir com RNA, forma um ribonucleocapsídeo com simetria helicoidal (RNP). O RNP torna o material genético,
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Estudo da interação e especificidade da proteína N de coronavirus com RNA: papel na regulação da tradução.
A núcleoproteina ou proteín N dos coronavírus é a proteína responsável pelo empacotamento do genoma viral (~29 kb). Ela é formada por dois domínios, o N-terminal é o domínio de interação com RNA e o C-terminal o domínio de dimerização. A proteína N atua como RNA chaperona(1), ao interagir com RNA, forma um ribonucleocapsídeo com simetria helicoidal (RNP). O RNP torna o material genético, RNA simples fita senso positivo, supercompactado, desempenhando um papel fundamental durante a montagem viral. É descrito que esta proteína é predominantemente inespecífica na interação com o RNA para montagem do RNP(2).
No entando, a proteína N tem multiplas atividades específicas intracelulares, como reconhecimento de caudas poli(A) e regulação da expressão das proteínas virais. Este é um processo complexo e dinâmico. A proteína N é capáz de se ligar à cauda poli(A) com alta afinidade inibindo o processo de translação. As bases para especificidade ainda são desconhecidas(3). Outra atividade específica descrita é como supressora viral de silenciamento por RNA de interferência(4). O mecanismo e as interações específicas são pouco conhecidas.
O genoma viral quando internalizado no citoplasma possui 14 ORFs codificando 27 proteínas. O processo de tradução é único, através da formação de RNAs subgenômicos(5). O processo de regulação da formação destes RNAs subgenômicos envolve sequências regulatórias de transcrição (TRS) que apresentam exatamente a mesma sequência na porção 5´ de cada ORF. A TRS-L está mais a 5´ e a TRS-B logo em seguida. A TRS-L forma um hairpin de RNA. Neste projeto queremos inverstigar a interação da proteína N com o TRS-L com o objetivo de determinar a participação desta proteína na regulação da tradução.
Neste projeto pretendemos estudar a interação da proteína N do Sars-Cov-2 e das outras cepas de coronavirus b que atualmente estão infectando humanos: HKU1 e OC43 envolvidas em resfriado sazonal, Sars-Cov, envolvida na epedemia Sars de 2003 e MERS, envolvida na epidemia do oriente médio de 2012.
Utilizaremos os seguintes alvos de RNA para docking seguido de simulação dinâmica molecular com o domínio N terminal da proteína N:
-poly(A) com 7 bases
-poly(U) com 7 bases
-poly(C) com 7 bases
-poly(G) com 7 bases
-hairpin TRS-L na sua conformação aberta (linear, AAUCUAAACU) e fechada (hairpin, AAUCUAAACU) – 14 bases
AAUCUAAAC
1. S. Zúñiga et al., Virology. 357, 215–227 (2007).
2.C. Chang, M. Hou, C. Chang, C. Hsiao, T. Huang, Antiviral Res.103, 39–50 (2014).
3. T. Tsai, C. Lin, C.-N. Lin, C.-Y. Lo, H.-Y. Wu, J. Virol.92, 1–20 (2018).
4. L. Cui et al., J. Virol.89, 9029–9043 (2015).
5. A. Wu et al., Cell Host Microbe. 27, 325–328 (2020).
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Estudo das bases moleculares das comorbidades associadas ao desenvolvimento de COVID-19 grave (inova-covd19)
Fundação Oswaldo Cruz
programa de Computação Científica
Coordenador: Fabricio Alves Barbosa da Silva
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências biológicas; Ciências da saúde
Início da vigência: 04-12-2020
Este projeto está atrelado ao Projeto Programa lnova FIOCRUZ - Geração de Conhecimênto - Enfrentamento da Pandemia e Pós-Pandemia Covid-19 - VPPCB-005-FlO-20-2-34 - Estudo das bases moleculares das comorbidades associadas ao desenvolvimento de COVID-19 grave - Uma abordagem de biologia de sistemas, coordenado pelo proponente. Para apoio no tratamento de pacientes graves cCIrn COVID-19, é preciso entender a intrincada correlação molecular da infecçâo causada pelo SAffiS-CoV-2 com as commorbidades
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Este projeto está atrelado ao Projeto Programa lnova FIOCRUZ - Geração de Conhecimênto - Enfrentamento da Pandemia e Pós-Pandemia Covid-19 - VPPCB-005-FlO-20-2-34 - Estudo das bases moleculares das comorbidades associadas ao desenvolvimento de COVID-19 grave - Uma abordagem de biologia de sistemas, coordenado pelo proponente. Para apoio no tratamento de pacientes graves cCIrn COVID-19, é preciso entender a intrincada correlação molecular da infecçâo causada pelo SAffiS-CoV-2 com as commorbidades associadas à gravidade e seus tratamentos. Pretendemos avançar na compreensão destes mecanismos através da modelagem computaclonal, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e análise de redes biológicas, analisando dados transcriptômicos e de proteoma de células humanas infectadas com SARS-CIV-2 para identificar os genes e proteínas associados à infecção. Esta análise fornecerá uma ampla visão geral das moléculas envolvidas na resposta inflamatória relacionada à COVID-19 grave e como elas podem estar relacionadas à infecção por SARS-CoV-2, considerando as comorbidades associadas à gravidade. A integração e análise deste complexo conjunto de informações irá gerar uma lista de fármacos (individuais ou combinados), candidatos ao reposicionamento, adequados aos diversos casos clínicos. Este projeto ocorrerá em cinco fases. Na Fase I, analisaremos os dados de transcriptoma e proteoma associados ao COVID-19 e comorbidades relacionadas, processando dados disponíveis na literatura e em bancos de dados públicos, usando o algoritmo MetaCell. A Fase II consiste na construção de redes de PPI associadas a genes e caracterizaçáo das vias que são afetadas pelo COVID-19 em diferentes tecidos. Na Fase III, utilizaremos redes neurais recorrentes (e.g., Hopfield paramétrico) para a reconstrução da paisagem epigenética relacionada ao COVID-19, com base em listas de genes. A Fase IV é a proposta de um algoritmo de identificação de alvos com base nos resultados das Fases I, II e III. A Fase V é a identificação de medicamentos aprovados ou experimentais associados aos alvos identificados, classificados em termos de toxicidade e expressão gênica.
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Estudo SPIRA: Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória por Análise de Áudio (spira)
Universidade de São Paulo
Instituto de Matemática e Estatística
Coordenador: Marcelo Finger
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências da saúde
Início da vigência: 16-07-2020
O objetivo deste estudo é desenvolver uma ferramenta que possa detectar precocemente as pessoas com insuficiência respiratória devido a COVID-19 usando dados de fala. Para tanto iremos coletar registros em áudio de pessoas infectadas bem como de pessoas normais, a fim de explorar diferenças associadas à saturação de O$_2$ e à frequência respiratória que permitam distinguir os dois grupos.
A ferramenta de classificação automática proposta será baseada em técnicas de inteligência artificial, pr
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O objetivo deste estudo é desenvolver uma ferramenta que possa detectar precocemente as pessoas com insuficiência respiratória devido a COVID-19 usando dados de fala. Para tanto iremos coletar registros em áudio de pessoas infectadas bem como de pessoas normais, a fim de explorar diferenças associadas à saturação de O$_2$ e à frequência respiratória que permitam distinguir os dois grupos.
A ferramenta de classificação automática proposta será baseada em técnicas de inteligência artificial, processamento de sinais e aprendizado de máquina, e servirá inicialmente para facilitar a triagem de pacientes que precisam procurar auxílio médico-hospitalar. Numa segunda etapa, a ferramenta poderá ajudar sistemas de telemedicina a monitorar pacientes de forma contínua, permitindo o acompanhamento da evolução de pacientes internados.
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Estudo Teórico-Experimental de Moléculas e Nanomateriais Inativantes do SARS-CoV-2 (covidufscar)
Universidade Federal de São Carlos
Departamento de Química
Coordenador: Andre Farias de Moura
Áreas do conhecimento: Ciência dos materiais; Ciências biológicas; Ciências da saúde; Engenharias; Física; Química
Início da vigência: 30-07-2020
A emergência da pandemia de COVID-19 nos coloca o desafio de reposicionamento de projetos de pesquisa para atender às demandas por novas tecnologias em diagnóstico, prevenção e tratamento desta grave doença. Evidentemente, este reposicionamento de linhas pesquisa não é praticável em todas as áreas do conhecimento com a mesma facilidade, mas especificamente na química teórica computacional existe uma grande versatilidade que deve ser abraçada neste cenário de crise. É nesse contexto que estamos a
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A emergência da pandemia de COVID-19 nos coloca o desafio de reposicionamento de projetos de pesquisa para atender às demandas por novas tecnologias em diagnóstico, prevenção e tratamento desta grave doença. Evidentemente, este reposicionamento de linhas pesquisa não é praticável em todas as áreas do conhecimento com a mesma facilidade, mas especificamente na química teórica computacional existe uma grande versatilidade que deve ser abraçada neste cenário de crise. É nesse contexto que estamos adaptando todas as pesquisas em andamento no Laboratório de Química Teórica do DQ/UFSCar para a simulação computacional do vírus causador da COVID-19, o SARS-CoV-2, cuja estrutura está sendo rapidamente elucidada, permitindo a modelagem computacional do vírus em si e, mais importante, da sua interação com materiais funcionais e moléculas candidatas a fármacos com atividade antiviral. Os materiais funcionais e os fármacos já vinham sendo estudados pelos 3 alunos de doutorado e dois pesquisadores de pós-doutorado atualmente em atividade no grupo, sendo o reposicionamento da pesquisa uma mudança apenas no foco da aplicação dessas diferentes substâncias para a inativação do vírus. Como fazemos em nosso laboratório, essas são pesquisas que têm uma contrapartida experimental em andamento, o que neste caso significa que os colaboradores experimentais também estão reposicionando suas linhas de pesquisa para a demonstração da eficácia dessas substâncias como inativadoras do SARS-CoV-2. Inicialmente, a parte experimental está sendo realizada com outros vírus não patogênicos devido à necessidade de instalações especiais para se trabalhar com o novo coronavírus, o que deve ocorrer de fato nos próximos meses. Assim, neste primeiro momento vamos simular o processo de inativação de outros vírus por nanopartículas fotoativas quirais cuja parte experimental já se encontra quase concluída, e posteriormente faremos o mesmo estudo para o SARS-CoV-2. Estaremos
trabalhando com sistemas modelo realistas que podem ter dezenas de milhões de artículas e faremos a investigação dos mecanismos de interação e de ação das substâncias inativantes do vírus. O conhecimento destes mecanismos deverá permitir o ajuste fino dos materiais e moléculas para atingirmos a maior efetividade possível, contribuindo para mitigar ou até mesmo debelar a pandemia em curso.
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Prospecção e testes in vitro de inibidores de proteínas associadas ao vírus SARS-Cov 2 por meio do uso conjunto de ferramentas de bioinformática, simulação molecular, química quântica e aprendizado de máquina (qcbiocovid19)
Universidade Federal da Paraíba
Departamento de Química
Coordenador: Gerd Bruno da Rocha
Áreas do conhecimento: Ciência da computação; Ciências biológicas; Química
Início da vigência: 05-05-2020
O surto de um vírus novo, o SARS-Cov 2, têm afetado, em um curtíssimo tempo, o mundo inteiro numa pandemia sem igual precedente na história moderna. Esse evento impulsionou os cientistas do mundo todo a darem uma resposta imediata, atuando em diversas frentes de batalha, para conter essa pandemia de proporções catastróficas. Uma dessas frentes têm sido o estudo em nível molecular do funcionamento do vírus e sua infecção em células humanas. Nesse sentido, muitas proteínas (ex. SARS-Cov 2 Spike e
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O surto de um vírus novo, o SARS-Cov 2, têm afetado, em um curtíssimo tempo, o mundo inteiro numa pandemia sem igual precedente na história moderna. Esse evento impulsionou os cientistas do mundo todo a darem uma resposta imediata, atuando em diversas frentes de batalha, para conter essa pandemia de proporções catastróficas. Uma dessas frentes têm sido o estudo em nível molecular do funcionamento do vírus e sua infecção em células humanas. Nesse sentido, muitas proteínas (ex. SARS-Cov 2 Spike e Main Protease) têm sido resolvidas por técnicas experimentais. Esse esforço experimental tem possibilitado o emprego de ferramentas de bioinformática e química teórica na tentativa de colaborar com o desenho de possíveis inibidores de proteínas virais que são essenciais para sua entrada na célula humana e posterior replicação. Dentro desse contexto, um grupo de pesquisadores teóricos e experimentais se juntaram para propor tanto o desenho quanto os testes de inibidores de proteínas associadas ao vírus SARS-Cov 2 empregando um arsenal de ferramentas computacionais que compreendem: docking molecular, dinâmica molecular clássica e híbrida (QM/MM), cálculos quânticos e aprendizado de máquina, em um pipeline que já vem sendo aplicado em outros estudos com resultados muito importantes. Os inibidores mais viáveis prospectados teoricamente serão usados em ensaios in vitro com o objetivo de contribuir no combate a pandemia do COVID-19.
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Rationally Designed Antimicrobial Peptides against SARS-CoV-2 (rdap)
Universidade Federal de Pernambuco
Departamento de Genética
Coordenador: Ana Maria Benko Iseppon
Áreas do conhecimento: Biodiversidade; Ciências biológicas; Ciências da saúde
Início da vigência: 08-06-2020
Atualmente, como coordenadora deste projeto, possuo o financiamento de agências de fomento como CAPES e CNPq que permitem a concessão de bolsas aos estudantes implicados neste projeto, bem como a manutenção de atividades biotecnológicas no laboratório (etapa posterior as análises de bioinformática). Tenho 124 artigos científicos publicados em revistas de relevância nacional e internacional, e 28 capítulos de livro de grande prestígio acadêmico. Deste modo, este projeto visa complementar as pesqu
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Atualmente, como coordenadora deste projeto, possuo o financiamento de agências de fomento como CAPES e CNPq que permitem a concessão de bolsas aos estudantes implicados neste projeto, bem como a manutenção de atividades biotecnológicas no laboratório (etapa posterior as análises de bioinformática). Tenho 124 artigos científicos publicados em revistas de relevância nacional e internacional, e 28 capítulos de livro de grande prestígio acadêmico. Deste modo, este projeto visa complementar as pesquisas realizadas em nosso laboratório de genética e biotecnologia vegetal. O objetivo é projetar peptídeos antimicrobianos (com base em dados ômicos de plantas) para a obtenção de possíveis candidatos para o desenvolvimento de um farmacoterapêutico contra SARS-CoV-2. A utilização de abordagens computacionais, como modelagem, dinâmica e docagem molecular, nos permitirá selecionar e caracterizar estes peptídeos, a nível estrutural e funcional. Para este projeto, estão previstos a caracterização de 400 peptídeos, esperandose no mínimo que 40 novos peptídeos tenham uma grande atividade e potencial. Todos estes potenciais peptídeos serão contrastados com as proteínas virais: spike, plPro e 3cl, importantes no SARS-CoV-2. Assim, os candidatos com indícios de melhores atividades in silico, serão sintetizados e testados in vitro e in vivo como possível solução farmacoterapêutica para a doença do coronavírus (COVID-19).
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Regulação da tempestade de citocinas como estratégia para COVID-19: busca por novos sítios de ligação para planejamento de inibidores seletivos de IRAKs (irak)
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Química
Coordenador: Bruno Araujo Cautiero Horta
Áreas do conhecimento: Química
Início da vigência: 28-07-2020
A COVID-19, provocada pelo SARS-CoV-2, foi declarada como pandemia pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e na ausência de um tratamento eficaz, matou mais de 550 mil pessoas em todo o mundo. A fisiopatologia dessa doença é similar a outras pneumonias causadas por vírus e tem como característica a superprodução de citocinas pró-inflamatórias que levam a um aumento da permeabilidade vascular, falência de órgãos e, em certos casos, a morte quando a concentração de citocinas não diminui. Esse efei
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A COVID-19, provocada pelo SARS-CoV-2, foi declarada como pandemia pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e na ausência de um tratamento eficaz, matou mais de 550 mil pessoas em todo o mundo. A fisiopatologia dessa doença é similar a outras pneumonias causadas por vírus e tem como característica a superprodução de citocinas pró-inflamatórias que levam a um aumento da permeabilidade vascular, falência de órgãos e, em certos casos, a morte quando a concentração de citocinas não diminui. Esse efeito tem sido chamado de “tempestade de citocinas” e, dessa forma, tem sido exploradas estratégias terapêuticas visando a inibição da produção de citocinas pela modulação de vias inflamatórias que produzem citocinas, tal como dos receptores Toll-like, IL-1, IL-6, entre outros. Nesse contexto, tem sido atribuído às IRAK-4 e IRAK-1 (Proteína Quinase Associada ao Receptor de Interleucina-1) um papel central na modulação do processo inflamatório pela transdução de sinal dos receptores Toll-like e receptores de interleucina-1 (IL-1). Assim, inibidores para IRAK-4/1 foram desenvolvidos e se mostraram promissores, levando alguns a fase clínica. Embora tenham se desenvolvidos inibidores potentes, um dos grandes desafios é a busca por seletividade em proteínas quinases, visto que estas tem o sítio catalítico muito muito conservado. Dessa forma, a modelagem computacional é uma ferramenta essencial para o planejamento de fármacos seletivos, para estudo da dinâmica conformacional de proteínas e para fornecer informações termodinâmicas e cinéticas do sistema. Portanto, estudos por dinâmica molecular da IRAK-4/1 pode fornecer importantes informações sobre (i) o mecanismo molecular pela qual ocorre a ativação da enzima; (ii) estados intermediários formados no caminho cinético da ativação, possibilitando assim a identificação de novos sítios alostéricos; (iii) o estudo do reconhecimento molecular de inibidores duais e, por fim, (iv) o planejamento de novos protótipos moleculares candidatos a inibidores seletivos a IRAK-4/1. O conhecimento subjacente ao mecanismo de ativação da IRAK-4/1 proporciona um grande avanço no desenvolvimento de novos fármacos (moléculas seletivas) capazes de regular vias de sinalização pró-inflamatórias, e dessa forma, ser uma estratégia terapêutica relevante a regulação da tempestade de citocinas gerada pelo vírus do COVID-19.
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Segmentação e Classificação de exames de imagens: Detectando COVID-19 utilizando Inteligência Artificial (coviseg)
Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas
Coordenação de Atividades Técnicas
Coordenador: Clecio Roque De Bom
Áreas do conhecimento: Ciência da computação
Início da vigência: 19-08-2020
Em função da pandemia do COVID-19, soluções inovadoras com potencial para contribuir no enfrentamento da pandemia de COVID-19 são consideradas
prioridade. Um dessas formas é o apoio científico automatizado e inteligente às análises de Tomografia Computadorizada (TC) na região do pneumotórax. A técnica já é bastante aplicada na atual pandemia, porém alguns desses exames feitos em pacientes com COVID19 apresentaram achados importantes, tais como: (i) opacidades em vidro fosco; (ii) consolidação pu
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Em função da pandemia do COVID-19, soluções inovadoras com potencial para contribuir no enfrentamento da pandemia de COVID-19 são consideradas
prioridade. Um dessas formas é o apoio científico automatizado e inteligente às análises de Tomografia Computadorizada (TC) na região do pneumotórax. A técnica já é bastante aplicada na atual pandemia, porém alguns desses exames feitos em pacientes com COVID19 apresentaram achados importantes, tais como: (i) opacidades em vidro fosco; (ii) consolidação pulmonar; e (iii) efusão pleural. Mesmo sendo achados importantes, muitas vezes se tornam difíceis de detectar devido a sensibilidade do equipamento utilizado. Nos últimos anos, temos visto uma revolução do uso de Inteligência Artificial como parte das soluções inovadoras de prototipagem para saúde pública, com aplicações em diagnóstico, descobrimento de remédios na medicina, dentre outros. Portanto, a metodologia proposta visa aplicar métodos de IA para podermos segmentar as áreas de interesse para os profissionais de saúde possam avaliar com maior detalhe, confiabilidade e rapidez. Para o software, foi construída uma rede neural na arquitetura UNET que faz a segmentação de TC a partir das imagens fornecidas pelo MedSeg. Ele segmenta imagens de TC para ajudar a perceber situações clínicas como derrame pleural, opacificação e consolidação em vidro fosco.
Um protótipo deste projeto foi submetido ao Hackcaton Hackcovid19 (https://hackcovid-19.devpost.com/submissions), com premiação na categoria especial #CientistasPelaViva-Computação, com o título do projeto intitulado COVISEG - Segmentação de imagens de TC para casos de COVID-19. Nessa submissão para o Fast-track for COVID-19 SCALAC, estendemos o projeto para a chamada específica para pesquisas em busca de soluções para a pandemia. Visa-se estender o algoritmo desenvolvido com técnicas de aprendizado de máquina profundo mais sensíveis e que suportem um maior volume de dados que podem ser obtidos do SUS e colaboradores potenciais de Centro de Pesquisas, Hospitais e Universidades.
Portanto, nos pareceu natural aplicar para a chamada pois os métodos de IA de segmentação podem se beneficiar da infraestrutura e tecnologias de Computação de Alto Desempenho, visando uma colaboração de especialistas entre nossas instituições e reforçando as pesquisas C&T e a formação de especialistas na área.
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