Programa

Ciências de Dados em Ciências Farmacêuticas e do Medicamento

Mestrado Bolonha em Ciências Biofarmacêuticas

Programa

Ensino Teórico: A utilização de ferramentas computacionais para informar decisões no desenvolvimento de fármacos é uma prática validada. Não são expectáveis conhecimentos prévios em programação por parte dos estudantes. Quimioinformática (3h): Serão abordadas diversas metodologias centradas na estrutura de proteínas e ligandos: 1) bases de dados públicas, suas vantagens e desvantagens; 2) identificação de fármacos baseados em ligandos e estrutura do receptor (incluindo software disponível); 3) descritores químicos; 4) aprendizagem automática (machine learning) e modelos preditivos de atividade e/ou propriedades físico-químicas. Bioioinformática (3h): Serão abordados conhecimentos teóricos em alinhamento de sequências de nucleótidos/aminoácidos bem como da importância dos modelos matemáticos e estatísticos em investigação farmacêutica: 1) bases de dados públicas; 2) princípios estatísticos em bioinformática; 3) bases de dados de Cohorts; 4) introdução a Next generation sequencing. Aulas Práticas (10h): são centradas em apresentação de casos estudo e discussão de conceitos. Complementam a introdução teórica com prática hands-on em software científico: 1) MOE (modelação por farmacóforo, docking, manipulação de bases de dados); 2) KNIME (manipulação de bases de dados, no code machine learning); 3) Programação em Python e introdução a bibliotecas de utilidade em química e machine learning; 4) online cohort database; 5) GraphPad, análise de dados e bioestatística; 6) introdução ao QIIME2 (pipeline de bioinformática designado para analisar comunidades microbianas). Aulas Laboratoriais (10h): execução de um projeto de investigação centrado num alvo de interesse farmacológico. O objetivo é a aplicação prospetiva de metodologias apresentadas nas aulas teóricas e práticas para a resolução de casos reais.