Introdução à Modelagem Molecular para Química, Engenharia e Biomédicas: Fundamentos e Exercícios

De André Mauricio de Oliveira

Profissionais que trabalham com a Química, seja em um nível fundamental, seja de forma aplicada a tecnologia, saúde, meio ambiente ou educação, e que desejam utilizar modelos computacionais para representar as entidades químicas e suas propriedades, têm às mãos um excelente ponto de partida nesta obra. Este livro traz os conceitos básicos que subjazem à modelagem molecular em linguagem acessível e solidez científica, e é enriquecido com atividades práticas que não requerem recursos dispendiosos, além de oferecer material complementar digital. É destinado a professores e estudantes de Química, Química Tecnológica, Engenharia Química, Engenharia Ambiental, Farmácia e Ciências Biológicas, dentre outras áreas.

• Idioma: Português
• Editora: Editora Appris
• Data de lançamento: 3 de mai. de 2018
• ISBN: 9788547315405

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Editora Appris Ltda.

1ª Edição - Copyright© 2018 dos autores

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COMITÊ CIENTÍFICO DA COLEÇÃO ENSINO DE CIÊNCIAS

A meus pais, Sr. João Nicolau de Oliveira

e Luzia Maria de Oliveira,

e a minhas filhas, Isabelly e Victória.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus por fazer com que meu trabalho esteja revestido do senso de propósito que é tão caro e necessário ao saber. Aos meus pais, Sr. João Nicolau de Oliveira e Sra. Luzia Maria de Oliveira, e a minhas filhas, Isabelly e Victória, pelo apoio. Aos meus colegas do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais de Timóteo, no Vale do Aço mineiro, e aos colegas do Departamento de Metalurgia e Química, pela amizade e incentivo.

Diversas pessoas colaboraram com seu conhecimento técnico e trabalho colaborativo na construção deste material. Tive o privilégio de trabalhar com inúmeras pessoas talentosas e com curiosidade científica aguçada, e redigir um texto de agradecimentos nos faz incorrer no risco de, involuntariamente, omitir alguém. Entretanto gostaria de citar nominalmente as pessoas envolvidas diretamente em nossos projetos dos últimos 10 anos, que estão relacionados à modelagem molecular, planejamento de fármacos e ensino da Química Computacional e Quimioinformática.

Meus alunos e ex-alunos do NEFIQC (Núcleo de Estudos em Física e Química Computacional), Ana Clara Mota Neves, Beatriz Geovana Quintão Fortes, Brenda Rosa Macedo dos Santos, Carlos Henrique Carvalho e Silva, Danilo Yuji Tuda, Júlia Carolina de Abreu, Leonardo Kennedy Pacífico Ribeiro, Maria Bethânia Ramos Calsavara, Michelly Siman Glória, Millena Kellen Sousa Carvalho, Nayane Ferreira do Nascimento, Roane Adriane Barcelos Luzia, Tiago Henrique Pereira de Paula e Victor Hugo Souza Gonçalves; aos pesquisadores do Núcleo de Estudos em Química Medicinal (Nequim) e do Laboratório de Síntese e Eletrossíntese Orgânica (Laselorg) do Departamento de Química da UFMG, coordenados pelos professores Carlos Alberto Montanari (USP – São Carlos), Júlio César Dias Lopes (UFMG) e Cláudio Luís Donnici (UFMG); aos colegas que contribuíram de diversas formas em nossa experiência no campo, como o Prof. Milton Hércules Guerra (UFOP), Prof.ª Aline Ferreira Taveira (Colégio São Francisco Xavier), Prof. Ângelo Márcio Leite Denadai (UFJF), Prof. Mauro Vieira de Almeida (UFJF), Prof. Leonardo Gabriel Diniz (Cefet-MG), Prof. Leonardo Sioufi Fagundes dos Santos (Unifesp), Prof. Paulo de Oliveira Lima Júnior (Cefet-MG) e Prof. Ihosvany Camps Rodriguez (Unifal-MG). À Editora Appris, pela confiança e trabalho editorial competente.

APRESENTAÇÃO

O desenvolvimento de métodos computacionais que permitem simular sistemas químicos a nível atômico-molecular tem acompanhado as principais tendências no desenvolvimento de novos materiais, aplicados às mais diversas demandas tecnológicas. O profissional que trabalha em Química, Engenharia ou nas Ciências Biológicas, e que necessita de ferramentas de baixo custo para prever propriedades de substâncias e materiais, além de aprimorá-las e modificá-las, encontra na Modelagem Molecular um poderoso instrumento de trabalho. Profissionais nessas áreas que desejam usufruir dos métodos disponíveis em modelagem molecular necessitam de uma introdução adequada à sua formação, municiada do formalismo mínimo necessário ao seu entendimento e aplicada a situações específicas que lhes permitam estabelecer relações entre os sistemas moleculares simulados e os macrossistemas que representam (sejam eles biológicos, industriais, ambientais, atmosféricos, hídricos ou geológicos).

Este livro se propõe a apresentar ao participante a sistemática da modelagem molecular, em dois módulos (um teórico e um prático), nos quais o participante poderá desenvolver habilidades no uso de alguns programas computacionais populares nesse campo, e empregar esse conhecimento no estudo de situações reais a ele propostas. O material aborda de forma concisa os princípios que norteiam os métodos e estratégias de modelagem molecular, e ilustra algumas de suas aplicações. Este texto foi concebido para apresentar o assunto de forma objetiva a alunos de cursos de Química, Engenharia Química, Engenharia Ambiental, Engenharia de Materiais, Farmácia e Biomedicina que tenham conhecimentos rudimentares de Química Orgânica e Cálculo. As atividades práticas que guarnecem este material (Parte II) foram elaboradas tendo em vista esses públicos-alvo.

O autor

PREFÁCIO

A química, como uma ciência eminentemente experimental, tem se desenvolvido nos últimos séculos por meio de dados obtidos experimentalmente e de observações dos fenômenos naturais. Assim, a geração de conhecimento químico sempre envolveu processos de aprendizado indutivo no qual os dados são convertidos em informação e conhecimento pela análise de combinação de dados relacionados e a sua análise conjunta.

Apenas mais recentemente a química teórica se desenvolveu a ponto de realizar predições em nível satisfatório para a sua aplicação em problemas os mais complexos, num processo de aprendizado dedutivo. Isso decorreu do desenvolvimento de métodos computacionais para aplicações químicas associados a métodos matemáticos para a análise de dados químicos e para a construção de modelos preditivos. Desse modo, tem emergido nos últimos anos uma interface entre a química, a computação e a matemática, que recebeu o nome de quimioinformática. Esse nome foi cunhado nos últimos anos da década de 1990 e compreende uma série de metodologias já conhecidas como a química teórica, a quimiometria e as correlações entre estrutura química e propriedades químicas, físicas e biológicas. A estas agregaram-se novas metodologias como avançados métodos estatísticos, novas tecnologias de aprendizado de máquina (machine learning) e uso de grandes bases de dados.

Atualmente, percebe-se de forma clara que a quimioinformática tem inúmeras aplicações nos mais diferentes campos da química e das ciências relacionadas, como a biologia, a farmácia e as engenharias. Para isso, utiliza-se tanto do aprendizado indutivo, a partir dos dados disponíveis, quanto dos métodos dedutivos que utilizam modelos teóricos para realizar predições de fenômenos químicos. Genericamente, portanto, a quimioinformática é a aplicação de métodos de informática para a solução de problemas químicos.

Na área de Química é crescente a disponibilidade de conteúdo presente em repositórios públicos (alguns dos quais citados neste livro) e mesmo comerciais, apesar de estarmos bastante defasados em relação a outras áreas do conhecimento, como a biologia. A abordagem de big data representa uma nova área de pesquisa emergente nas fronteiras das várias disciplinas. É um processo que envolve a análise de grandes volumes de dados, a sua geração em alta velocidade, bem como o desenvolvimento de métodos computacionais avançados para a execução dessas tarefas.

Na área da química, o termo big data refere-se às grandes bases de dados que se tornaram disponíveis recentemente graças ao surgimento de novas técnicas experimentais, como a triagem de alto rendimento (high throuput screening, HTS) e a química combinatória, ou ainda com o acesso a novas informações químicas resultantes da mineração automática de dados (por exemplo, patentes ou dados da literatura). Dessa forma, a mineração eficiente de dados químicos em larga escala torna-se um desafio importante para o desenvolvimento futuro da indústria química, incluindo farmacêuticas, agroquímicas, biotecnológicas, cosméticas e empresas químicas em geral.

A partir do advento da internet e das metodologias omics (estudo aprofundado e vertical de áreas de conhecimento específicas) tornou-se comum ou mesmo necessário que os estudantes estejam preparados não só para acessar conteúdo, mas também para produzi-lo por conta própria quando necessário. Eles devem ser capacitados para identificar a necessidade de uma informação, localizar e buscar pelo conhecimento necessário ou mesmo produzi-lo de forma independente. Sendo assim, este livro é muito bem-vindo, sendo um dos primeiros do tipo publicado no Brasil e que não exige conhecimentos avançados como a mecânica quântica. Apesar de inúmeros livros já terem sido publicados no exterior, a maioria é voltada para pesquisadores nas áreas de química computacional, quimioinformática e química medicinal, e sem tradução para o português. O fato de ser voltado para os alunos de graduação, e mesmo de pós-graduação, nas áreas de Química, Farmácia, Biomédicas e engenharias, torna-o ainda mais interessante, pois prepara esses estudantes para o uso e aplicação dos métodos de química computacional e quimioinformática em um cenário de grandes mudanças no mercado de trabalho e na área de Tecnologia Química.

Os desafios do big data exigem especialistas com treinamento específico, os quais podemos chamar de cientistas de dados em química ou quimioinformatas, que podem lidar com a complexidade e a diversidade de problemas nesse campo de descoberta científica. Tanto a indústria como os pesquisadores da área acadêmica compartilham grandes expectativas nesse campo e o seu avanço requer o desenvolvimento de novas abordagens computacionais e, mais importante, a educação dos profissionais envolvidos. Tanto os cientistas de dados tradicionais, com formação em ciência da computação, quanto os químicos computacionais, sem conhecimento específico na área da computação, provavelmente carecem dos conhecimentos necessários para abordar essas questões e precisam de treinamento adicional. Isso levanta questões importantes a esse respeito como o equilíbrio do treinamento em química e em informática e a preparação dos formandos para trabalhar na interface entre computação, química e pesquisa farmacêutica. Este livro, se não responde plenamente a essas questões, aponta um caminho a partir da proposição de uma série de atividades que fornecem aos estudantes das áreas de Química e afins um treinamento inicial para futuros desenvolvimentos.

Belo Horizonte, janeiro de 2018.

Prof. Dr. Júlio César Dias Lopes

Departamento de Química, Instituto de Ciências Exatas, UFMG

Sumário

PARTE I

ASPECTOS TEÓRICOS

CAPÍTULO 1

INTRODUÇÃO À MODELAGEM MOLECULAR

O que é modelagem molecular? 

O que podemos determinar com estudos de modelagem molecular? 

Como o computador entende uma estrutura química? 

Como uma estrutura química pode ser representada? 

Exercícios 

CAPÍTULO 2

BANCOS DE DADOS DE ESTRUTURAS QUÍMICAS

Determinação de estruturas por raios X

Formato do arquivo do Protein Database 

Outras técnicas para obtenção de estrutur

Exercícios 

CAPÍTULO 3

MÉTODOS E ESTRATÉGIAS EM MODELAGEM MOLECULAR

Diferentes métodos de simulação 

CAPÍTULO 4

MECÂNICA MOLECULAR

Aplicabilidade 

Principais pressupostos 

Campos de força moleculares

Componentes de um campo de força

Alguns aspectos importantes sobre campos de força 

Exercícios

CAPÍTULO 5

MÉTODOS QUÂNTICOS 

Características dos métodos quânticos 

Cálculos com diferentes finalidades 

Cálculos com diferentes graus de refinamento

Exercícios

CAPÍTULO 6

ROTINAS E PROCEDIMENTOS COMUNS

EM MODELAGEM MOLECULAR

Minimização de energia

Análise conformacional

Dinâmica molecular

Ancoramento molecular

Avaliação das energias livres de interação

Homologia

Exercícios

CAPÍTULO 7

A ESCOLHA DO MÉTODO

Precisão desejada nos cálculos

Precisão e tempo de cálculo

CAPÍTULO 8

SIMULAÇÃO DO SOLVENT

Solvente contínu

Solvente explícito

Exercícios

CAPÍTULO 9

CÁLCULO DE PROPRIEDADES E DE SUPERFÍCIES

Cálculo de propriedades 

Caracterização de estruturas por meio de suas propriedades 

Construção de