🧬 Sistema de Descoberta de Novos Medicamentos

Sistema avançado de descoberta de medicamentos usando Inteligência Artificial, Machine Learning e Química Computacional.

🎯 Diferenciais Competitivos

1. Tecnologia de Ponta

• Graph Neural Networks (GNN) para predição de propriedades moleculares
• Variational Autoencoders (VAE) para geração de moléculas
• Algoritmos Genéticos Multi-Objetivo para otimização
• Docking Molecular para screening virtual

2. Pipeline Completo

Geração → Predição → Screening → Otimização → Validação

3. Análise Abrangente

• ✅ Propriedades farmacológicas (drug-likeness, bioavailability)
• ✅ Análise ADMET completa
• ✅ Screening contra múltiplos alvos proteicos
• ✅ Predição de toxicidade
• ✅ Otimização multi-objetivo
• ✅ Predição de sucesso clínico

4. Alvos Terapêuticos

• COVID-19 (SARS-CoV-2 Main Protease)
• Câncer (EGFR, múltiplos alvos)
• Alzheimer (BACE1)
• HIV/AIDS (HIV Protease)
• Hipertensão (ACE2)

🚀 Instalação

# Clone o repositório
cd Sistema_de_Descoberta_de_Novos_Medicamentos

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# Execute o sistema
python main.py

💻 Uso

1. 🎨 Interface Gráfica Ultra Moderna (NOVO!)

# Instale dependências da GUI
pip install -r requirements_gui.txt

# Execute a interface
streamlit run app.py

# Acesse: http://localhost:8501

Recursos:

• ✨ Design futurista com gradientes neon
• 🔬 4 modos de operação interativos
• 📊 Gráficos interativos em tempo real
• 🎯 Visualização de top candidatos
• 🧬 Análise ADMET visual
• 🎲 Geração de moléculas com preview

2. Interface de Linha de Comando

python main.py

Selecione a doença alvo e o sistema executará o pipeline completo:

1. Geração de 100 moléculas candidatas
2. Predição de propriedades farmacológicas
3. Screening virtual contra alvo proteico
4. Ranqueamento por score multi-critério
5. Otimização dos top 10 candidatos

3. API REST

# Inicie o servidor
python api_server.py

# Acesse a documentação interativa
http://localhost:8000/docs

Endpoints Principais:

Descoberta Completa:

POST /api/discover
{
  "disease": "COVID-19",
  "target_protein": "SARS-CoV-2_Mpro",
  "n_candidates": 100
}

Análise de Propriedades:

POST /api/properties
{
  "smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O"
}

Screening Virtual:

POST /api/screening
{
  "smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O",
  "target": "SARS-CoV-2_Mpro"
}

Geração de Moléculas:

POST /api/generate?n_molecules=50

Otimização:

POST /api/optimize
{
  "smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O",
  "target_protein": "EGFR"
}

4. Uso Programático

from drug_discovery_pipeline import DrugDiscoveryPipeline

# Inicializa pipeline
pipeline = DrugDiscoveryPipeline()

# Descobre candidatos
candidates = pipeline.discover_drug_candidates(
    disease='COVID-19',
    target_protein='SARS-CoV-2_Mpro',
    n_candidates=100
)

# Gera relatório
pipeline.generate_report(candidates)

# Prediz sucesso clínico
success = pipeline.predict_clinical_success(candidates[0]['smiles'])
print(f"Probabilidade de sucesso: {success['probability']*100:.1f}%")

📊 Arquitetura do Sistema

Sistema_de_Descoberta_de_Novos_Medicamentos/
├── src/
│   ├── molecular_generator.py      # Geração de moléculas (VAE)
│   ├── drug_predictor.py           # Predição de propriedades (GNN)
│   ├── target_screening.py         # Screening virtual (Docking)
│   ├── optimization_engine.py      # Otimização multi-objetivo
│   └── drug_discovery_pipeline.py  # Pipeline integrado
├── main.py                         # Interface CLI
├── api_server.py                   # API REST
├── requirements.txt                # Dependências
└── README.md                       # Documentação

🧪 Módulos Principais

1. MolecularGenerator

Gera moléculas candidatas usando VAE (Variational Autoencoder):

• Geração de estruturas químicas válidas
• Validação por regras de Lipinski
• Cálculo de propriedades moleculares

2. DrugPropertyPredictor

Prediz propriedades usando Graph Neural Networks:

• Bioavailability
• Toxicity
• Solubility
• Binding affinity
• Drug-likeness
• Análise ADMET completa

3. ProteinTargetScreening

Screening virtual contra alvos proteicos:

• Docking molecular
• Cálculo de afinidade de ligação
• Predição de Ki (constante de inibição)
• Análise de seletividade

4. DrugOptimizationPipeline

Otimização multi-objetivo:

• Algoritmos genéticos
• Otimização de propriedades
• Lead optimization
• Frente de Pareto

📈 Métricas de Avaliação

O sistema ranqueia candidatos usando score composto:

• 40% - Afinidade de ligação (binding affinity)
• 20% - Drug-likeness (regra de Lipinski)
• 20% - Bioavailability
• 20% - Baixa toxicidade

🎓 Tecnologias Utilizadas

• PyTorch - Deep Learning
• PyTorch Geometric - Graph Neural Networks
• RDKit - Química computacional
• DeepChem - Machine learning para química
• FastAPI - API REST
• Scikit-learn - Machine learning clássico
• XGBoost - Gradient boosting

🌟 Casos de Uso

1. Descoberta de Antivirais

candidates = pipeline.discover_drug_candidates(
    disease='COVID-19',
    target_protein='SARS-CoV-2_Mpro',
    n_candidates=100
)

2. Desenvolvimento de Anticancerígenos

candidates = pipeline.discover_drug_candidates(
    disease='Cancer',
    target_protein='EGFR',
    n_candidates=100
)

3. Análise Customizada

from drug_predictor import DrugPropertyPredictor

predictor = DrugPropertyPredictor()
props = predictor.predict_properties('CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O')
admet = predictor.predict_admet('CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O')

🔬 Validação Científica

O sistema implementa:

• Regra de Lipinski (drug-likeness)
• Análise ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity)
• Synthetic Accessibility Score
• Predição de sucesso clínico (Fase I, II, III)

📊 Resultados Esperados

Para cada descoberta, o sistema gera:

1. Lista de candidatos ranqueados
2. Propriedades farmacológicas detalhadas
3. Análise ADMET completa
4. Resultados de screening virtual
5. Variantes otimizadas
6. Predição de sucesso clínico
7. Relatório em JSON

🚀 Próximas Funcionalidades

• Integração com PubChem e ChEMBL
• Visualização 3D de moléculas
• Análise de similaridade molecular
• Predição de síntese química
• Dashboard web interativo
• Integração com AlphaFold para estruturas proteicas
• Análise de patentes

📝 Licença

Este projeto é fornecido para fins educacionais e de pesquisa.

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Este sistema representa o estado da arte em descoberta de medicamentos assistida por IA.

⚠️ Aviso Legal

Este sistema é uma ferramenta de pesquisa. Qualquer candidato a medicamento deve passar por validação experimental e ensaios clínicos apropriados antes de uso terapêutico.

📧 Contato

Para dúvidas e sugestões sobre o sistema de descoberta de medicamentos.

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