O Drug Discovery  é essencial na busca de novas terapias e tratamentos para série de doeça, incluindo o câncer e doenças neurodegenerativas. Por meio na descoberta de novos fármacos, diferentes bancos de dados foram criados e que hoje desempenham um papel fundamental para o processo, fornecendo uma vasta quantidade de informações sobre moléculas, alvos biológicos, ensaios clínicos e muito mais. Com abordagens de machine learning e deep learning, os cientistas podem explorar esses dados de maneiras inovadoras, acelerando a identificação de candidatos a fármacos promissores.

Desta forma, essa edição do curso Bases de dados para Drug Discovery: da busca ao balancemaneto, vamos  explorar um universo de dados e desvendar como funcionam os bancos para descoberta de medicamentos, além de entender como processar essas informações usando machine learning e deep learning e os possíveis erros ocorridos devido ao balanceamento errôneo dos dados. 

Sobre a palestrante:

A M.Sc. Isadora Guidotti é bacharel em Biotecnologia e mestre em ciências pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel). Possui experiência com análises in sillico e no desenvolvimento de ferramentas para análise de moléculas com potencial interesse farmacológico. Atualmente é diretoria executiva da BIOSCIENT e aluna de doutorado no programa de pós-graduação em biotecnologia da UFPel.