Isabella Alvim Guedes

Pós-doutorado

Formação complementar

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Orientou

Produções bibliográficas

• CASTAÑEDA-VALENCIA, GLORIA ; GAMA, LUCAS F. ; PANNEERSELVAM, MURUGESAN ; VAISS, VIVIANE S. ; GUEDES, ISABELLA A. ; DARDENNE, LAURENT E. ; COSTA, LUCIANO T. . Methodological Approach Based on Structural Parameters, Vibrational Frequencies, and MMFF94 Bond Charge Increments for Platinum-Based Compounds. ACS Omega , v. X, p. X-X, 2025.

• DE SOUZA, MIKAELA LUCINDA ; DE PAIVA, JOÃO PEDRO BARROS ; FRANCO, GRAZIELLA DOS REIS ROSA ; GONTIJO, VANESSA SILVA ; ALVES, MARINA AMARAL ; DE SOUZA, HYGOR MARCOS RIBEIRO ; LONTRA, ANNA CAROLINA PEREIRA ; DE OLIVEIRA, EDUARDO ARAÚJO ; GIORNO, THAÍS BIONDINO SARDELLA ; GUEDES, ISABELLA ALVIM ; DARDENNE, LAURENT EMMANUEL ; FERNANDES, PATRÍCIA DIAS ; VIEGAS JR., CLAUDIO . Design, Synthesis, and Evaluation of Antinociceptive Properties of Novel CBD-Based Terpene-Cinnamoyl-Acyl-Hydrazone Analogues. PHARMACEUTICALS , v. 18, p. 755, 2025.

• FRANCO, GRAZIELLA DOS REIS ROSA ; FERNANDES, I. M. ; DE SOUZA, MIKAELA LUCINDA ; GONTIJO, VANESSA SILVA ; ALVES, MARINA AMARAL ; DE SOUZA, HYGOR MARCOS RIBEIRO ; INVENCIO, C. G. G. ; LONTRA, ANNA CAROLINA PEREIRA ; PAIVA, J. P. B. ; SANTOS, L. N. ; SILVA, A. C. M. ; GIORNO, T. B. S. ; GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. ; FERNANDES, P. D. ; VIEGAS JR., CLAUDIO . New Cannabidiol Structure-Related Terpene N-Acyl-Hydrazones with Potent Antinociceptive and Anti-inflammatory Activity. Future Medicinal Chemistry , v. 1, p. 1, 2025.

• REIS, VITOR EDUARDO NARCISO DOS ; FRANCO, GRAZIELLA DOS REIS ROSA ; SOUZA, MIKAELA LUCINDA DE ; SILVA, MATHEUS MULLER PEREIRA DA ; GUEDES, ISABELLA ALVIM ; DARDENNE, LAURENT EMANUEL ; VIEGAS, CLAUDIO ; CARDOSO, CARMEN LUCIA . Evaluation of novel selective MAO-B inhibitors using immobilized enzymes on magnetic beads. JOURNAL OF PHARMACEUTICAL AND BIOMEDICAL ANALYSIS , v. 1, p. 117200, 2025.

• FRANCO, GRAZIELLA DOS REIS ROSA ; GONTIJO, VANESSA SILVA ; VIEGAS, FLÁVIA PEREIRA DIAS ; SILVA, MATHEUS DE FREITAS ; ORTIZ, CINDY JULIET CRISTANCHO ; DAMÁSIO, CAIO MIRANDA ; SILVA, ISABELLA MARIE FERNANDES ; CAMPOS, THÂMARA GASPAR ; REIS, ERIK VINICIUS DE SOUSA ; CLARINDO, FELIPE ALVES ; MORAES, THAÍS DE FÁTIMA SILVA ; SILVA, MATHEUS MÜLLER PEREIRA DA ; FRANÇA, PATRÍCIA RIBEIRO DE CARVALHO ; GUEDES, ISABELLA ALVIM ; DARDENNE, LAURENT EMMANUEL ; REIS, JORDANA GRAZZIELA ALVES COELHO DOS ; FERNANDES, PATRÍCIA DIAS ; VIEGAS, CLAUDIO . Novel Multifunctional Cannabidiol-Based Analogues with In Silico, In Vitro, and In Vivo Anti-SARS-CoV-2 Effect. PHARMACEUTICALS , v. 18, p. 1565, 2025.

• INNOCENTE-ALVES, CAMILA ; RASCOVETZKI SACILOTO-DE-OLIVEIRA, LAURA ; IZIDORO CARNEIRO, RAUL ; FONTANA, CRISCIELE ; ALVIM GUEDES, ISABELLA ; GUIMARÃES GOMES, VIVIANE ; LOPES DA ROSA, RAFAEL ; ALMEIDA GUIMARÃES, JORGE ; SANTI, LUCÉLIA ; MACEDO, ALEXANDRE JOSÉ ; TANURI, AMÍLCAR ; VERLI, HUGO ; BEYS-DA-SILVA, WALTER ORLANDO . New antiviral peptides inhibit in vitro infection of SARS-CoV-2. Future Virology , v. 1, p. 1-6, 2025.

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• SILVA, DEBORAH NASCIMENTO SANTOS ; BELTRAME, CRISTIANA OSSAILLE ; BOTELHO, ANA MARIA NUNES ; MARTINI, CAROLINE LOPES ; ESTEVES, MATHEUS ASSIS CÔRTES ; GUEDES, ISABELLA ALVIM ; DARDENNE, LAURENT EMMANUEL ; FIGUEIREDO, AGNES MARIE SÁ . Anti-Restriction Gene Homologs Are Highly Represented in Methicillin-Resistant and Multidrug-Resistant Staphylococcus aureus ST239 and ST398: Implications for Resistance Gene Acquisitions. ANTIBIOTICS-BASEL , v. 11, p. 1217, 2022.

• SILVA, KEILA DE CÁSSIA FERREIRA DE ALMEIDA ; TEIXEIRA, FELIPE LOPES ; PAIVA, DIANA LEGAL FERREIRA ; MARTINS, ISABELLE RUIZ ; DARDENNE, LAURENT EMMANUEL ; CUSTÓDIO, FÁBIO LIMA ; GUEDES, ISABELLA ALVIM ; PAULA, GERALDO RENATO DE ; TEIXEIRA, LENISE ARNEIRO . Carbapenem resistance in non-carbapenemase-producing Pseudomonas aeruginosa strains: the role importance of OprD and AmpC. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e287111335164, 2022.

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• VIZANI, L. A. ; GUEDES, I. A. ; ALMEIDA, D. M. ; MAGALHAES, C. S. ; DARDENNE, L. E. . Comparative Analysis of Receptor-Ligand Docking Programs. In: II Latin American Federation of Biophysical Societies Congress, 2012, Búzios. Anais do II Latin American Federation of Biophysical Societies Congress, 2012.

• GUEDES, I. A. ; FRAGA, C. A. M. ; DARDENNE, L. E. . Structural and Ligand Binding Properties Studies of the IKK2 Molecular Target. In: 5th LNCC Meeting on Computational Modeling, 2012, Petrópolis. Book of Abstracts of 5th LNCC Meeting on Computational Modeling, 2012.

• GUEDES, I. A. ; CAPRILES, P. V. S. Z. ; DARDENNE, L. E. . Comparative modeling of 2,4dienoyl CoA reductase from Trypanosoma cruzi and Homo sapiens: Insights for ligand docking studies.. In: 5th Brazilian Symposium on Medicinal Chemistry, 2010, Ouro Preto. BrazMedChem2010: The challenges of a super neglected disease, 2010.

• GUEDES, I. A. ; FRAGA, C. A. M. ; DARDENNE, L. E. . Molecular Modeling of IKKα and IKKβ: model generation and docking study. In: 5th Brazilian Symposium on Medicinal Chemistry, 2010, Ouro Preto. BrazMedChem2010: The challenges of a super neglected disease, 2010.

• GUEDES, I. A. ; BRITTO, M. ; ASSUMPCAO, R. ; Sodero, A. C. R. ; ALBUQUERQUE, M. G. ; ALENCASTRO, R. B. ; Martins, J. R. . Automated Docking of Ibogan Alkaloids to Acetylcholinesterase. In: BrazMedChem 2008 - Brazilian Symposium on Medicinal Chemistry, 2008, Porto de Galinhas. BrazMedChem 2008 - Brazilian Symposium on Medicinal Chemistry, 2008.

• GUEDES, I. A. ; ALBUQUERQUE, M. G. ; ALENCASTRO, R. B. ; BRITTO, M. ; PINTO, A. C. ; Sodero, A. C. R. ; Martins, J. R. . Modelagem Molecular dos Alcalóides Ibogaína, Coronaridina e 18-metoxicoronaridina como Potenciais Inibidores da Acetilcolinesterase. In: 30ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química, 2007, Águas de Lindóia. 30ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química, 2007.

• GUEDES, I. A. . Inteligência Artificial Aplicada à Descoberta de Fármacos. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . Artificial Intelligence in Drug Discovery. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . Insights from WAIC2024 and Meetings with Leading Chinese AI Institutions. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . New Drug Prospecting: Merging Computational Intelligence and AI Strategies through DockThor-VS. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . Inteligência artificial no planejamento de fármacos. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . Inteligência artificial no planejamento de fármacos. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LOUREIRO, M. D. ; Sodero, A. C. R. ; GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. . Busca de novas terapias farmacológicas contra Sars-CoV-2: investigação computacional da helicase Nsp13 como possível alvo terapêutico. 2022. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. . Semana Nacional de Ciência e Tecnologia: Planejamento de Fármacos com o Supercomputador Santos Dumont. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• CASTANEDA-VALENCIA, G. M. ; GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. ; COSTA, L. T. . Quantum Chemistry study of the Pt(II,IV) complexes structures with anticancer activity. 2021. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• CÂMARA, VIKTOR ; BISCUSSI, BRUNELLA ; SOARES, A. J. ; GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. ; MURRAY, ANA PAULA ; ZIMMER, A. R. ; RUARO, THAÍS ; CESCHI, M. A. . 44ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - Virtual. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. . Planejamento de Fármacos Utilizando o Supercomputador SDumont. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. ; SILVA, E. K. ; BARRETO, A. M. S. ; MAGALHAES, C. S. ; DARDENNE, L. E. . DockThor-VS: A Free Docking Server For Protein-Ligand Virtual Screening using the Supercomputer SDumont. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. . Funções Empíricas para Predição de Afinidade Receptor-Ligante. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. . Funções de Avaliação em Docking Molecular. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. ; FREITAS, R. H. C. N. ; DARDENNE, L. E. ; FRAGA, C. A. M. . Desenho Racional e Otimização do Inibidor Seletivo de IKK2, LASSBio-1829. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUEDES, I. A. . Funções Empíricas para Predição de Afinidade Receptor-Ligante. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. . Desenvolvimento de Funções de Avaliação Empíricas para Prever Afinidade Proteína-ligante. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GUEDES, I. A. . Funções de Avaliação Empíricas: Prevendo Afinidade Proteína-Ligante em Estudos de Atracamento Molecular. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GUEDES, I. A. . Modelagem Molecular no Desenvolvimento Racional de Fármacos. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GUEDES, I. A. ; SILVA, E. K. ; ALMEIDA, D. M. ; DARDENNE, L. E. . Portal DockThor: um Portal Gratuito para Docking Proteína-ligante. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• KARL, A. L. M. ; GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. . Avaliação de diversos protocolos automáticos de preparação da proteína e do ligante em experimentos de docking molecular. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GUEDES, I. A. ; DARDENNE, L. E. ; FRAGA, C. A. M. . Improving Molecular Docking of the Target p38alpha MAP Kinase Through an Ensemble Docking Strategy. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GUEDES, I. A. ; CAPRILES, P. V. S. Z. ; DARDENNE, L. E. . Comparative modeling of 2,4dienoyl CoA reductase from Trypanosoma cruzi and Homo sapiens: Insights for ligand docking studies.. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GUEDES, I. A. ; FRAGA, C. A. M. ; DARDENNE, L. E. . Molecular Modeling of IKKα and IKKβ: model generation and docking study. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GUEDES, I. A. ; BRITTO, M. ; Sodero, A. C. R. ; ALBUQUERQUE, M. G. ; ASSUMPCAO, R. ; ALENCASTRO, R. B. ; PINTO, A. C. ; Martins, J. R. . Automated Docking of Ibogan Alkaloids to Acetylcholinesterase. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• SILVA, M. M. P. ; GUEDES, I. A. ; CUSTODIO, F. L. ; KREMPSER, E. ; DARDENNE, L. E. . Deep Learning Strategies for Enhanced Molecular Docking and Virtual Screening. Chemrxiv, 2023 (Preprint).

• SILVA, M. M. P. ; GUEDES, I. A. ; CUSTODIO, F. L. ; DARDENNE, L. E. . Deep Learning-Ready Voxel Representation of Protein-Ligand Complexes from an Enhanced PBDbind v.2020 Dataset. ChemRXiv, 2023 (Preprint).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Translational Approach with AI for Klebsiella Drug Discovery, Descrição: Projeto selecionado para compor um consórcio internacional no Global Grand Challenges Gr-ADI (Gates/Wellcome/Novo Nordisk) integra IA, modelagem molecular, bioinformática e experimentação biológica para identificar, priorizar e validar alvos e compostos contra Klebsiella pneumoniae multirresistente ao longo de três anos. Estrutura-se em quatro fases articuladas por: (i) priorização de alvos, (ii) validação funcional e genética, (iii) descoberta de compostos e (iv) validação experimental dos hits nos alvos. Este projeto agrupa equipes do Brasil (LNCC, UNIFESP, UFRJ, Fiocruz-BA) e colaboradores do Canadá, da Argentina, do Uruguai, do Chile, do México e de Portugal.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Marisa Fabiana Nicolás - Coordenador / FÁBIO LIMA CUSTÓDIO - Integrante., Financiador(es): Gates Fundation - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Novos candidatos a protótipos de fármacos obtidos de produtos naturais como estratégias terapêuticas para doenças crônicas e inflamatórias, Descrição: As doenças inflamatórias crônicas têm sido reconhecidas como a causa mais significativa de morte no mundo atual, com mais de 50 de todas as mortes atribuídas a doenças relacionadas à inflamação. Quase a totalidade é de difícil tratamento, pois o fenômeno inflamatório persiste sendo o tratamento somente paliativo, sem alvo específico. Os fármacos de escolha causam diversos efeitos adversos que limitam seu uso. Os de última geração, como p. ex. os antagonistas de receptor de TNF, apesar de eficazes são de custo extremamente elevado, também limitando seu uso.Assim, a busca por tratamentos mais direcionados a cada tipo de doença, com menor incidência de efeitos colaterais, menor toxicidade e menor custo, é uma estratégia importante para a busca de novos fármacos. Neste sentido, este projeto objetiva obter substâncias com padrão estrutural inovador e potencial farmacológico nos modelos propostos. Diferentes séries de substâncias serão sintetizadas incluindo análogos de N-alcanoil-5-hidroxitriptamina, híbridos capsaicina-curcumina, análogos de curcumina e do canabidiol. Seus efeitos na endometriose, inflamação pulmonar induzida por RNA viral, neuroinflamação por proteína beta amiloide, síndrome da fadiga crônica pós-COVID-19 serão avaliados em modelos já estabelecidos. Além disso, o potencial antitumoral será avaliado frente a linhagens de câncer de mama, pulmão e fígado. Química teórica e computacional (e.g., docking molecular e dinâmica molecular) serão utilizadas para elucidar os mecanismos de ação frente a alvos moleculares selecionados e guiar as etapas de otimização molecular para gerar novos compostos líderes. Os subprojetos apresentados consideram as equipes envolvidas e os estudos e resultados prévios de planejamento racional e síntese química já realizados e em andamento. A expectativa geral é que ao final, seja possível identificar substâncias inovadoras e com melhor perfil farmacoterapêutico adequado e diferenciado em relação terapêutica atual.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Patrícia D. Fernandes - Integrante / VIEGAS, CLÁUDIO - Coordenador / Claudia Moraes de Rezende - Integrante / Anna Cláudia Cunha - Integrante / Antônio Palumbo Jr - Integrante / Thais Biondino Sardella Giorno - Integrante / Luiz Eurico Nasciutti - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Abordagens genômicas e bioinformáticas nas análises de alvos moleculares de patógenos clínicos, Descrição: As contribuições científicas, tecnológicas e de inovação a partir deste projeto de pesquisa científica vão desde a modelagem de pangenoma e core genoma, geração e análises de expressão de genes (mRNA e sRNA) por RNA-seq, modelagem de redes em escala genômica e integradas com dados de expressão gênica até a validação in silico de alvos moleculares dos patógenos em estudo. Ressalta-se a consolidação da interação da proponente com grupos de pesquisa brasileiros, argentinos, mexicanos e suíços com expertises complementares e forte atuação em suas respectivas áreas que vem trabalhando em conjunto há vários anos nesta linha de pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Marisa Fabiana Nicolás - Coordenador / Agnes Marie Sá Figueiredo - Integrante / Maiana de Oliveira Cerqueira e Costa - Integrante / Ana Cristina Gales - Integrante / Adrian G. Turjanski - Integrante / Dario Fernandez do Porto - Integrante / Ernesto Pérez Rueda - Integrante / DAMASIO, CAIO MIRANDA - Integrante / COSTA, LEON S. C. - Integrante / Carolina Aburquerque Massena Ribeiro - Integrante / André Borges Farias - Integrante / Roberta dos Reis Ribeiro - Integrante / Lucas de Almeida Machado - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2022 - 2025

  Desenvolvimento e aplicação de métodos de Inteligência Artificial para o planejamento de novos fármacos e de nanocompostos, Descrição: O desenvolvimento e o uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem de Máquina (AM) em diversas áreas da saúde, como no planejamento de fármacos, têm crescido vertiginosamente nos últimos anos. O sucesso na aplicação de técnicas baseadas em redes neurais profundas tem sido viabilizado principalmente pelos avanços no aumento do poder computacional e na disponibilização de grandes bancos de dados. Neste contexto, este projeto visa o desenvolvimento de metodologias de novo suportadas por técnicas de IA e a sua aplicação/adaptação no contexto estratégico do planejamento de novos fármacos e nanocompostos de interesse terapêutico. Mais especificamente, serão desenvolvidas e aplicadas técnicas chamadas de novo para o planejamento de moléculas e nanocompostos inéditos e sinteticamente viáveis de acordo com determinadas características desejadas (e.g., atividade biológica contra determinado alvo, ausência de toxicidade, parâmetros farmacocinéticos adequados). Neste projeto, o planejamento in silico de compostos protótipos utilizando metodologias próprias de novo será realizado de forma colaborativa com grupos de pesquisa especializados em síntese orgânica e experimentos in vitro/in vivo para validar as metodologias desenvolvidas. A execução deste projeto será de grande relevância para aumentar as taxas de sucesso no desenvolvimento de moléculas de interesse na Química Medicinal e Nanotecnologia através das metodologias de novo. Com isso, esperamos aumentar o impacto e acelerar as pesquisas de toda a comunidade científica nacional e internacional que já possui livre acesso ao portal DockThor-VS, plataforma computacional para triagem virtual acoplada ao supercomputador Santos Dumont (SDumont).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Coordenador / Ana Carolina R. Sodero - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Marisa Fabiana Nicolás - Integrante / FÁBIO LIMA CUSTÓDIO - Integrante / Eduardo Krempser - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 26 / Número de orientações: 6

• 2022 - Atual

  Desenvolvimento de ferramentas e ambientes computacionais para o planejamento de novos fármacos contra patógenos clínicos suportados por técnicas de Inteligência Artificial, Descrição: O desenvolvimento e uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem de Máquina (AM) no planejamento de fármacos têm crescido vertiginosamente nos últimos anos. O sucesso na aplicação de técnicas baseadas em redes neurais profundas (mais conhecidas na literatura como Deep Learning - DL) tem sido viabilizado pelos avanços no desenvolvimento de hardware e na disponibilização de grandes bancos de dados. Neste contexto, este projeto visa o desenvolvimento de metodologias apoiadas por técnicas de IA e a sua aplicação/adaptação no contexto estratégico do planejamento de novos fármacos contra patógenos clínicos. Mais especificamente, serão realizados estudos focados no desenvolvimento de quimioterápicos contra bactérias multirresistentes e o vírus SARS-CoV-2. O projeto permitirá a disponibilização das técnicas desenvolvidas e os alvos terapêuticos identificados na Plataforma Computacional DockThor-VS (https://www.dockthor.lncc.br) desenvolvida pelo Grupo de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos (GMMSB) do LNCC. O DockThor-VS é uma plataforma computacional para triagem virtual de compostos em larga escala acoplada ao supercomputador Santos Dumont (SD), Os pesquisadores associados a este projeto constituem uma equipe multidisciplinar com experiência no desenvolvimento de algoritmos e metodologias computacionais abrangendo as áreas de inteligência computacional, inteligência artificial, bioinformática, química computacional e modelagem molecular aplicada no planejamento de fármacos. Estes pesquisadores possuem vínculo funcional com quatro instituições do Estado do Rio de Janeiro: o LNCC, a FIOCRUZ, a UFF e a UFRJ. Um dos principais objetivos do projeto é o desenvolvimento in silico de compostos protótipos e/ou candidatos a fármacos e posterior síntese e validação experimental in vitro/in vivo com grupos colaboradores da área experimental.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Abordagem integrativa e multi-ômica na priorização de alvos contra patógenos de importância clínica, Descrição: Dando continuidade à nossa pesquisa, a presente proposta de projeto focada em saúde humana tem ênfase na priorização de alvos candidatos para a busca de inibidores enzimáticos, futura produção de anticorpos monoclonais como biofármacos e silenciamento/edição de genes pela tecnologia CRISPR-Cas contra patógenos humanos das espécies Acinetobacter baumannii, Staphylococcus aureus e Klebsiella pneumoniae, representativos dos principais clones emergentes nos países do Sul global, todos de grande relevância clínica atualmente. Particularmente, utilizaremos várias camadas de dados 'ômicos' e ?metadados? relacionados a essas espécies para priorizar proteínas com características de potenciais alvos atraentes para o desenvolvimento de novos antimicrobianos (fármacos/biofármacos), os quais serão avaliados in silico e in vitro nesta proposta. Ao final, informações genômicas, transcriptômicas, estruturais, regulatórias, metabólicas e funcionais serão integradas em um servidor da Web livremente disponível, desenvolvido pelo grupo da instituição principal estrangeira participante desta proposta (Target-Pathogen), que permite a priorização de alvos candidatos com base em uma função de pontuação (SOSA et al., 2018).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Reinaldo Bellini Gonçalves - Integrante / Marisa Fabiana Nicolás - Coordenador / FÁBIO LIMA CUSTÓDIO - Integrante / Ana Tereza Ribeiro Vasconcelos - Integrante / Luciane Prioli Ciapina - Integrante / Luiz Gonzaga de Paula Almeida - Integrante / Kary Ann Ocaña - Integrante / Maiana de Oliveira Cerqueira e Costa - Integrante / Ana Cristina Gales - Integrante / Willames Marcos Brasileiro da Silva Martins - Integrante / Pablo Ivan Pereira Ramos - Integrante / Artur Trancoso Lopo de Queiroz - Integrante / Adrian G. Turjanski - Integrante / Dario Fernandez do Porto - Integrante / Marcelo Marti - Integrante / Maria Mercedes Palomino - Integrante / Ernesto Pérez Rueda - Integrante / Mario Alberto Martínez Núñez - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Outra.

• 2019 - Atual

  Algoritmos e Sistemas Computacionais em Plataforma de Alto Desempenho para Predição de Estrutura de Proteínas e Desenho Racional de Fármacos, Descrição: Desenvolvimentos metodológicos e computacionais que auxiliem pesquisas na área de desenho racional de fármacos e engenharia de proteínas têm uma importância estratégica bastante relevante e com o potencial de gerar resultados de grande impacto científico, econômico e tecnológico. Os objetivos científicos deste projeto estão associados ao desenvolvimento de sistemas computacionais disponibilizados na forma de portais web gratuitos construídos utilizando metodologias próprias, para triagem virtual em larga escala de compostos candidatos à fármacos e para predição de estruturas de proteínas utilizando metodologias template free. Estas ferramentas computacionais estarão acopladas à nova plataforma computacional de alto desempenho do LNCC/SINAPAD, recentemente adquirida pelo Brasil, com capacidade de processamento da ordem de petaflops. O desenvolvimento e disponibilização destes portais visam potencializar projetos de pesquisa nas áreas de desenho racional de fármacos e biologia estrutural/engenharia de proteínas desenvolvidos por grupos de pesquisa brasileiros. O desenvolvimento dos portais está também associado com a implementação de novas abordagens metodológicas e algoritmos visando a obtenção de uma maior capacidade preditiva dos programas envolvidos. A equipe envolvida neste projeto possui pesquisadores com excelente histórico de pesquisa multidisciplinar e experiência comprovada nos seguintes aspectos: (i) desenvolvimento de programas e portais para atracamento molecular receptor-ligante e predição de estruturas de proteínas; (ii) desenvolvimento de algoritmos utilizando metaheurísticas e uso de técnicas de aprendizagem de máquina; (iii) paralelização de programas utilizando arquiteturas multicore e placas GPUs (Graphic Processing Units). É também objetivo deste projeto procurar contribuir para a formação de recursos humanos de alto nível na área de desenvolvimento metodológico em modelagem molecular e computação de alto desempenho.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Camila Silva de Magalhães - Integrante / Eduardo Krempser da Silva - Integrante / FÁBIO LIMA CUSTÓDIO - Integrante / ANDRÉ DA MOTTA SALLES BARRETO - Integrante / DOUGLAS ADRIANO AUGUSTO - Integrante / HELIO JOSÉ CORRÊA BARBOSA - Coordenador., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.

• 2019 - Atual

  Rede Fluminense para a Pesquisa e Desenvolvimento de Nanomateriais Nanobiosistemas, Descrição: Este projeto visa a criação de uma rede de pesquisa em nanotecnologia fortemente interligada entre seis instituições (UFRJ, UFF, Inmetro, PUC-RJ, Fiocruz e LNCC) reconhecidas pela alta qualidade na formação de seus pesquisadores e estudantes e de sua produção científica, assim como pela vocação para interação com o meio industrial. Diversas equipes interinstitucionais formadas nesta proposta aliarão suas expertises para o desenvolvimento, avaliação de inocuidade, e caracterização de nanomateriais e nanobiosistemas com grande potencial para a fabricação de nanodispositivos e nanoprodutos na área da saúde, para tecnologias de armazenamento e processamento de informação, para geração de energia limpas e preservação do meio ambiente. A sinergia entre pesquisadores atuantes em Ciência de Materiais, Ciências Biológicas e Farmacêuticas, Física, Química, Medicina, Modelagem Computacional e Bioinformática, de vários níveis de experiência (de pesquisadores consolidados à jovens cientistas promissores) permitirá sem dúvida a geração de pesquisas de fronteira e de alto nível científico-tecnológico. É importante enfatizar que, além da geração de conhecimento, nossa proposta possui forte vocação para a inovação, uma vez que, praticamente, todos os laboratórios envolvidos possuem programas oficiais de apoio a geração de empresas e produtos. A formação desta Rede de Nanotecnologia também contribuíra para consolidação da nova pós-graduação em Nanobiossistemas que envolve quatro das instituições (UFRJ, INMETRO, LNCC e FIOCRUZ) e que visa a formação de pesquisadores qualificados e aptos a proporem soluções sustentáveis, usando a nanociência e nanotecnologia, para os desafios atuais e futuros na área da saúde e do meio ambiente, as quais são fundamentais para o país.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / FÁBIO LIMA CUSTÓDIO - Integrante / Ana Tereza Ribeiro Vasconcelos - Integrante / Luciane Prioli Ciapina - Integrante / Kary Ann Ocaña - Integrante / Carlos Alberto Achete - Coordenador., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Outra.

• 2009 - Atual

  Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Fármacos e Medicamentos (INCT-Inofar), Descrição: Lider do Projeto: Prof. Eliezer J. Barreiro (Fac. de Farmacia - UFRJ) Este projeto pretende agregar competências acadêmico-científicas do País (cerca de 25 Instituições), através a participação dos pesquisadores seniores, produtivos, e colaboradores, nas diversas áreas e sub-áreas da cadeia do fármaco/medicamento, desde a identificação/valiadação de novos alvos-terapêuticos empregando técnicas clássicas e inovadoras, experimentais e teóricas, passando por aquelas necessárias a obtenção/síntese de quantidades adequadas à formulação dos novos medicamentos, atingindo a etapa de ensaios pré-clínicos e clínicos de fase 1, de novas moléculas candidatas a protótipos de fármacos. Incluir nesta trajetória novas moléculas patenteadas que sejam promissoras face a resultados já disponíveis, bem como proteger aquelas por ventura descobertas com nível de originalidade inventiva que motive sua proteção. Ademais, pretende-se ainda dentre os objetivos suplementares do Instituto, estudar, identificar e desenvolver rotinas de síntese total, partindo de intermediários de menor custo possível, de fármacos de comprovado interesse terapêutico com patentes vencidas, que representem candidatos a futuros fármacos genéricos. Complementarmente, pretende-se associar a expertise acadêmico-científica dos grupos de pesquisa envolvidos, compondo as diversas etapas da cadeia do fármaco, com participantes do setor farmoquímico e farmacêutico nacional visando o desenvolvimento de novo produto farmacêutico com diferentes níveis de inovação, contribuindo para sanar eventuais lacunas históricas na cadeia produtiva do medicamento no Brasil.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Integrante / Laurent Emmanuel Dardenne - Integrante / Priscila Vanessa da Silva Zabala Capriles - Integrante / Eliezer J. Barreiro - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2008

  Modelagem Molecular dos Alcalóides Ibogaína, Coronaridina e 18-metoxicoronaridina como Potenciais Inibidores da Acetilcolinesterase, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (5) . , Integrantes: Isabella Alvim Guedes - Coordenador / Ricardo Bicca de Alencastro - Integrante / Magaly Girão Albuquerque - Integrante / Ângelo da Cunha Pinto - Integrante / Jenilce Ribeiro Martins - Integrante., Número de produções C, T & A: 5

Prêmios