Simulações Quânticas de Moléculas e Descoberta de Fármacos (96h)
Sobre o curso
Módulo 1: Fundamentos de Química Computacional Foco na resolução da equação de Schrödinger e nas aproximações para o cálculo de estruturas eletrônicas, abrangendo métodos Ab Initio (como Hartree-Fock), Semi-empíricos (AM1) e a Teoria do Funcional da Densidade (DFT).
Módulo 2: Simulação e Dinâmica Molecular (MD) Exploração prática do movimento atômico e interações. Cobre a preparação de complexos proteína-ligante utilizando o GROMACS e a configuração de simulações avançadas com o OpenMM.
Módulo 3: Ferramentas Clássicas para Descoberta de Fármacos Aborda o uso de descritores moleculares e análise multivariada para criar modelos preditivos de atividade biológica (QSAR), além de práticas de docking molecular utilizando o AutoDock Vina.
Módulo 4: Inteligência Artificial Aplicada à Química Uso de algoritmos de Machine Learning para triagem virtual de compostos e predição de toxicidade, utilizando plataformas de código aberto como o DeepChem.
Módulo 5: Computação Quântica na Farmacologia Introdução aos algoritmos quânticos voltados para a química, com ênfase no Eigensolver Quântico Variacional (VQE e ADAPT-VQE) para simulações precisas de energias moleculares.
Módulo 6: Fluxos de Trabalho Híbridos (Quântico-Clássicos) Integração prática de processadores quânticos em simulações clássicas (como o uso do ambiente ASE) para calcular forças moleculares. Inclui estudos de caso da indústria, como a modelagem de dobramentos de mRNA realizada pela IBM e Moderna.
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