Introdução: A avaliação da similaridade molecular é um passo importante na maioria das estratégias de desenvolvimento de fármacos, uma vez que a similaridade molecular geralmente está relacionada à similaridade funcional. Diversos métodos têm sido propostos para a avaliação da similaridade molecular. Boa parte destes métodos utilizam a descrição da molécula em duas dimensões, i.e., através de fingerprints topológicos.

Métodos: Neste projeto foi desenvolvido um método baseado na descrição Gaussiana de forma molecular e distribuição de cargas para a identificação semelhança molecular. O método foi avaliada através do Diretório de Decoys Úteis (DUD) e através de um teste retrospectivo.

Resultados: Fatores de enriquecimento calculados para alvos do DUD mostraram que o método proposto é muito eficiente em reconhecer moléculas com propriedades físico-químicas semelhantes e topologias distintas, atingindo uma valor médio de área sob a curva (ASC) de enriquecimento de 0,63 e um fator de enriquecimento de 10 em 0,5% das moléculas decoys. Um teste retrospectivo também mostrou que nove ligantes mineralocorticóides foram classificados entre as dez melhores moléculas na busca por moléculas semelhantes à aldosterona em um banco de dados de medicamentos aprovados.

Conclusão: Os dados levantados mostram que a descrição gaussiana baseada em forma molecular e distribuição de cargas implementado no programa MolShaCS é um método eficiente para a identificação de semelhança molecular. O programa está disponível ao público no endereço http://www.ifsc.usp.br/biotechmol.