Conditional Pre-Trained Transformer for Multi-Target Molecular Design: A Case Study in Drug Discovery for Brain Diseases - Cerveira, Arthur A.; Kremer, Frederico; Araújo, Ricardo M. de; Corrêa, Ulisses B. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
Transtornos neuropsiquiátricos afetam mais de um bilhão de pessoas e representam um grande desafio terapêutico, em parte devido à necessidade de modular múltiplos alvos biológicos simultaneamente. Este trabalho apresenta o CoMPO-GPT, um modelo generativo condicional baseado em transformers que formula a descoberta de fármacos multi-alvo como um problema de otimização multiobjetivo no espaço químico. O método condiciona a geração molecular por meio de representações em espaço latente agregadas de propriedades farmacológicas. Avaliações em três cenários (doença de Alzheimer, esquizofrenia e Parkinson) mostram desempenho competitivo em otimização direcionada, mantendo validade, diversidade e novidade molecular. Os resultados também revelam padrões de aprendizado que ajudam a explicar o comportamento de modelos generativos para o design molecular multi-alvo.