CONSTRUÇÃO E AVALIAÇÃO DE BASE DE DADOS DE CORANTES COM POTENCIAL APLICAÇÃO EM TERAPIA FOTODINÂMICA
Bons fotossensibilizadores apresentam alta estabilidade fotoquímica, eletroquímica e térmica, o que lhes confere diversificadas aplicações tecnológicas, como em células solares e na terapia fotodinâmica (PDT, da sigla em inglês). A PDT é empregada no tratamento de câncer e outras doenças não oncológicas. Nesse tratamento, são utilizados fotossensibilizadores que interagem com a luz de forma que espécies radicalares são geradas dentro da célula, causando danos à membrana celular, ao DNA, ao RNA e/ou a proteínas que podem acarretar a morte celular. Na busca por novos corantes com melhores propriedades farmacocinéticas, os métodos computacionais se mostram de grande importância, uma vez que é possível obter as propriedades das moléculas que predizem sua utilização como fármaco. Neste trabalho, é empregado o método da Teoria do Funcional da Densidade (DFT), amplamente empregado em diversas linhas de pesquisa, pois se mostra uma ferramenta bastante vantajosa para o design de novas moléculas, devido ao seu relativo baixo custo computacional e alta capacidade de predição de propriedades eletrônicas em bom acordo com resultados experimentais. Adicionalmente, este trabalho tem como objetivo utilizar a técnica de Machine Learning para otimizar a proposta de novos compostos. Será treinado um algoritmo para propor, através de um banco de dados com uma grande quantidade de moléculas, novos fotossensibilizadores sintonizados com as propriedades desejadas, especialmente em relação à predição do espectro eletrônico de absorção.