Palestrantes

Possui graduação em Física pela Universidade de Brasília (1992), mestrado em Física pela Universidade de Brasília (1995) e doutorado em Ciências Biológicas (Biofísica) pelo Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho da Universidade Federal do Rio de Janeiro (2000). Atualmente é pesquisador do Laboratório Nacional de Computação Científica e lider do Grupo de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos. Tem experiência na área de Biofísica, com ênfase em Modelagem Molecular, atuando principalmente nas áreas de planejamento de fármacos e predição de estruturas de proteínas com ênfase no desenvolvimento de algorítmos, métodos computacionais e programas utilizando técnicas de de inteligência artificial e computacional. O seu grupo de pesquisa desenvolveu o programa DockThor e o web server DockThor-VS (https://www.dockthor.lncc.br) objetivando a realização de experimentos de triagem virtual de compostos.

Pedro Pascutti é professor no Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho da Universidade Federal do Rio de Janeiro, onde chefia o Laboratório de Modelagem e Dinâmica Molecular. Graduou-se em Física pela Universidade Estadual de Londrina, doutorou-se em Física pela Universidade de São Paulo e fez pós-doutorado na UFRJ e na Universidade de Illinois em Urbana, EUA. Desde a graduação, seus interesses têm se concentrado em Biofísica Molecular, tanto do ponto de vista experimental quanto teórico-computacional. Atualmente, seu foco principal são os processos quânticos em macromoléculas biológicas, considerando aspectos de sinalização e reconhecimento molecular que podem ser governados pela estrutura eletrônica. É autor de vários artigos sobre Biologia Estrutural e Biofísica de vários biossistemas moleculares. Foi um dos iniciadores e coordenadores da Área Multidisciplinar e posterior Interdisciplinar de Pós-Graduação do Ministério da Educação, na CAPES.

Possui graduação em Biologia pela Universidade Federal de Goiás (1998), doutorado em Biologia Molecular pela Universidade de Brasília (1999 - 2003) e doutorado em Química Teórica e Computacional pela Université Henri Poincaré (2001 - 2004). Fez pós-doutorado pelo Centre National de la Rechèrche Scientifique na Université Henri-Poincaré (2004-2006) e pelo National Institute of Health na University of Pennsylvania (2007-2008). Atualmente é professor Titular da Universidade de Brasília e tem experiência na área de Biologia Teórica, com ênfase em Biofísica Molecular e Computacional, atuando principalmente no seguinte tema: estrutura, função e modulação de proteínas (h-index 26).

Bacharel (2002) em Ciência Biológicas Modalidade Médica pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO). Mestre (2007) e Doutora (2011) em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC). Pós-doutorado (2011-2014) em Modelagem Computacional na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Vice-diretora Executiva (2018-2021) da Fundação de Apoio e Desenvolvimento ao Ensino, Pesquisa e Extensão (Fadepe). Atualmente é Professora Associada no Departamento de Ciência da Computação da UFJF, Professora Permanente na Pós-graduação em Modelagem Computacional da UFJF, Professora Conselheira do Time Enactus UFJF e Embaixadora do Supercomputador Santos Dumont.

Roberto Lins é bacharel em Ciências Biológicas e doutor em Química pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), sob a orientação conjunta dos Professores Ricardo Ferreira e J. Andrew McCammon da University of California, San Diego, EUA. Foi Visiting Assistant Professor do Department of Biology and Biochemistry da University of Houston, EUA e pós-doutor no Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETHZ), Suiça e na École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suiça. Em 2005, assumiu o cargo de Senior Research Scientist no Pacific Northwest National Laboratory. EUA. Em 2009, tornou-se Professor do Departamento de Química da UFPE. Em dezembro de 2014, tornou-se Pesquisador em Saúde Pública do Instituto Aggeu Magalhães (IAM), onde coordena um grupo computacional-experimental em engenharia de proteínas com fins de detecção e terapia de doenças infecciosas.

Graduação em Física (1993) e doutorado em Ciências Exatas (1996) pela Universidade Nacional de La Plata. Vinculado como pesquisador titular da Fundação Oswaldo Cruz. Atuação como coordenador e coordenador adjunto do programa de Pós-graduação em Biologia Computacional e Sistemas, nos períodos (2013-2017) e (2018-2021), respectivamente. Atualmente na função de Coordenador do Programa de Computação Científica da FIOCRUZ. Membro da Sociedade Brasileira de Biofísica (SBBf) e participa como editor dos periódicos: Memórias do Instituto Oswaldo Cruz e Frontiers in Drug Discovery. Experiência na área de Biofísica Molecular, com ênfase em Dinâmica Molecular e Cálculos Computacionais de energia livre. Lidera o Grupo de Pesquisa do CNPq em Biofísica Computacional e Modelagem Molecular. É Bolsista de produtividade do CNPq e Cientista do Nosso Estado da FAPERJ. Co-PI do projeto TGHN-Lac (2023 - 2025).

Possui doutorado em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (2006). Atualmente é Professora Associada do Campus Duque de Caxias da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos genéticos, modelagem molecular e aprendizado de máquina.

Professora Titular na Universidade Federal do ABC.Orientadora de Doutorado de Mestrado e Doutorado. Bolsista Produtividade Nível 2. Pós-Doutorado junto ao Pós-doutorado junto a Escola de Medicina da Universidade de Pittsburgh/ MMBios. (2018). Pós-Doutorado no IGBMC, Biologie structurale intégrative group, Universidade de Strasbour (2023). Pós-doutorado Laboratoire de Biologie et Pharmacologie Appliquée (LBPA)- Ecole Normale Supérieure de Cachan- Perahia Lab. (2013). Doutorado junto ao Departamento de Física do IBILCE/UNESP (2013). Lider do Laboratório de Biologia Computacional e de Bioinformática da UFABC. Atua na área de Biofísica Molecular e Biologia Estrutural.

Graduada em Ciências Biológicas pela FFP-UERJ (2012), com Mestrado (2014) e Doutorado (2018) em Biologia Computacional e Sistemas pelo Instituto Oswaldo Cruz/Fiocruz. Atualmente é pós-doutoranda no IOC/Fiocruz com bolsa FAPERJ Nota 10 (PDR-10). Sua principal linha de pesquisa investiga riboswitches bacterianos como alvos para o desenvolvimento de novos antibacterianos, combinando dinâmica molecular, docking, cálculos de energia livre e predição estrutural por inteligência artificial. Ao longo da carreira, aplicou modelagem molecular a diversas classes de alvos terapêuticos incluindo quinases parasitárias (T. cruzi, T. gondii), receptores canabinoides, proteases virais e enzimas metabólicas em colaborações com grupos nacionais e internacionais. Possui experiência docente consolidada, tendo atuado como tutora presencial no Consórcio CEDERJ/UENF no curso de Licenciatura em Ciências Biológicas (2014-2023) e como docente convidada em disciplinas de pós-graduação no IOC/Fiocruz.

Eduardo Krempser é Pesquisador em Saúde Pública da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), formado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e com mestrado e doutorado em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e pós-doutorado pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Seus principais interesses de pesquisa são Inteligência Artificial, Otimização Meta-heurística e desenvolvimento de softwares científicos, integrando diversos projetos interdisciplinares com ênfase no desenvolvimento tecnológico e na aplicação de Aprendizagem de Máquina para modelagem baseada em dados, incluindo: modelagem molecular, modelagem de oportunidades ecológicas para ocorrência de doenças, gerenciamento de informações da biodiversidade e arqueologia.Foi coordenador de desenvolvimento tecnológico do Sistema de Informação em Saúde Silvestre (SISS-Geo) na Plataforma Institucional de Biodiversidade e Saúde Silvestre da Presidência da Fiocruz e hoje.

Possui graduação em Bacharelado em Ciencias Fisicas e Biomoleculares pela Universidade de São Paulo, mestrado em Química (Físico-Química) pela Universidade de São Paulo e doutorado em Química - Orgânica e Biológica - IQSC pela Universidade de São Paulo. Atualmente é Professor Doutor no Grupo de Biofísica e Biologia Estrutural "Sergio Mascarenhas", do Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo (IFSC/USP). Conduz pesquisa focada no desenvolvimento e aplicação de métodos e conjuntos de dados para a engenharia computacional de anticorpos e suas diferentes construções, incluindo scFv, nanocorpos e anticorpos conjugados a fármacos. Nesse contexto, busca integrar ferramentas de Deep Learning com metodologias clássicas de estrutura e dinâmica de complexos proteicos para otimização de propriedades estruturais, físicoquimicas e de interação. Possui particular interesse na compreensão e aplicação da relação sequência-dinâmica durante a otimização das propriedades dos anticorpos.

Gerd Bruno Rocha é Professor Titular da Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Brasil, desde 2006. concluiu o doutorado em Química pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) em 2002. Gerd Rocha publicou 89 artigos científicos e possui experiência em Química Teórica e computacional, atuando nos seguintes assuntos: desenvolvimento de métodos de química quântica semiempíricos; complexos de lantanídeos; programação em GPU; computação de alto desempenho; métodos de escalonamento linear; simulações moleculares de sistemas químicos, biológicos e supramoleculares; e cálculo de estrutura eletrônica de biomoléculas e processos biomoleculares. Orientou 13 dissertações de mestrado e 9 teses de doutorado. Coorientou 8 dissertações de mestrado e 2 teses de doutorado, além de ter orientado mais de 50 trabalhos de iniciação científica nas áreas de Química e Física. Recebeu 22 prêmios e/ou homenagens. Entre 2004 e 2026 coordenou ou coordena 12 projetos de pesquisa.

Possui graduação em Ciências Biológicas, ênfase em Molecular, Celular e Funcional pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002). Doutor em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Genética e Biologia Molecular da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2008). Realizou três pós-doutorados na UFRGS na área de Imunoinformática (2008-2017). Atualmente é Professor e Coordenador Adjunto do Programa de Pós Graduação em Saúde e Desenvolvimento Humano da Universidade La Salle e Professor Colaborador dos Programas de Pós-Graduação em Genética e Biologia Molecular da UFRGS. Tem experiência na área de Genética e Imunologia, com ênfase na compreensão dos mecanismos estruturais que regem a imunogenicidade de células T, para aplicação no desenvolvimento de vacinas racionalizadas e imunoterapias. Fundou e coordena o Núcleo de Imunoinformática do Departamento de Genética da UFRGS.

Possui graduação em Farmácia (UFRJ, 2001), mestrado em Química Orgânica (UFRJ, 2002) e doutorado em Biologia Celular e Molecular (UFRGS, 2005). Realizou estágios como Professor Visitante na Universidad Católica de Murcia (UCAM, 2015) e na University of Natural Resources and Life Sciences BOKU (Viena, 2023). É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq desde 2008 (nível 2). Docente da Universidade Federal do Rio Grande do Sul desde 2006 e titular desde 2022. Desde 2025 atua como assessor científico do LNBio. Foi membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências (2012-2016) e já orientou aproximadamente 40 pós-graduandos, entre mestrandos e doutorandos. Sua produção científica compreende mais de 120 artigos publicados em periódicos de relevância internacional.

Atualmente estou realizando um pós-doutorado na Universidade Federal da Paraíba, integrado ao projeto "Novos Modelos, Algoritmos e Aplicações em Bioinformática Estrutural Baseados na Integração da Triagem Conformacional do Alvo, Descritores Quânticos e Aprendizado de Máquina". Em 2023, concluí um pós-doutorado em colaboração com a PETROBRAS, focado no estudo teórico de misturas miscíveis em água de líquidos iônicos para a captura de dióxido de carbono de gases exautos em plataformas de petróleo. Meu doutorado foi finalizado no Programa de Pós-Graduação em Química, entre 2019 e 2023. Anteriormente, obtive o título de Mestre em Química pelo Programa de Pós-Graduação em Química da Universidade Federal da Paraíba, durante o período de 2017 a 2019, após concluir minha graduação em Química com ênfase na formação industrial pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, entre 2013 e 2017.

Possui graduação em Farmácia pela Universidade Federal de Pernambuco (1997), mestrado em Ciências Farmacêuticas pela Universidade Federal de Pernambuco (2000), Doutorado em Química pela Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e Pós-doutorado em Bioquímica e toxicologia pela Universidade Federal de Santa Maria (2011). Professor Assistente N da Universidade Regional do Cariri e Exerceu o cargo de Pró-Reitor Pós-Graduação e Pesquisa da URCA (2019-2021).

Possui graduação em Farmácia pela UNIG (2009), mestrado em Modelagem Computacional com ênfase em Biologia Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (2011) e doutorado em Modelagem Computacional pelo LNCC (2016) com período sanduíche pela Université Paris VII Denis Diderot (França). Tem experiência na área de Modelagem Molecular, com ênfase em Química Medicinal, atuando principalmente nos seguintes temas: Docking Molecular, Triagem Virtual, Aprendizagem de Máquina e Desenvolvimento de Funções de Avaliação. Foi pesquisadora visitante no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), unidade de pesquisa do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), pelo edital Jovem Pesquisador Fluminense (Faperj). Atualmente, é Tecnologista Pleno II e docente permanente do Programa de Pós-graduação do LNCC/MCTI (conceito CAPES 7).

José Renato Duarte Fajardo é farmacêutico formado pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Concluiu o mestrado em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), onde desenvolveu o projeto DockTData, voltado à integração automatizada de dados de afinidade de ligação e estruturas moleculares para modelagem de interações receptorligante. Atualmente, é doutorando na mesma instituição, com foco em modelagem molecular de sistemas biológicos.Sua atuação científica concentra-se na aplicação de métodos de química computacional, modelagem molecular e aprendizado de máquina para o estudo de interações proteínaligante e descoberta de fármacos. Seus interesses de pesquisa incluem inteligência artificial aplicada à química medicinal, descoberta de fármacos assistida por computador e integração de dados em larga escala para modelagem biomolecular.

Graduado em Licenciatura Plena em Química pela Universidade Federal do Pará (UFPA, 2010), com destaque na Iniciação Científica nos anos de 2009 e 2010 (CNPq/UFPA). Mestre (2012) e Doutor em Química (2015) pela UFPA. Durante o doutorado, realizou estágio sanduíche na University of Florida (EUA), sob orientação do Prof. Dr. Adrian Roitberg, e intercâmbio de pesquisa no Catalysis and Peptide Research Unit (CPRU) da University of KwaZulu-Natal (UKZN, África do Sul). Realizou pós-doutorado no Programa de Pós-Graduação em Química da UFPA (PNPD/CAPES). Desde 2016, é Professor Adjunto na Faculdade de Química do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da UFPA (FAQUI/ICEN/UFPA). Possui experiência em Química Teórica e Computacional, com ênfase em Biofísica e Bioquímica Computacionais, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem por Homologia, Docagem Molecular, Dinâmica Molecular, Métodos Híbridos QM/MM e Métodos de Energia Livre.

Graduação em Bacharelado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1985-1988), Mestrado em Física pela DF/UFPE (1989-1991), Doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (1993-1997), docente da Universidade de Mogi da Cruzes (1997-2004), docente do Instituto de Física da USP (2004-atual), professora Livre-docente no IF/USP (2012), professora Titular no IF/USP (2019). Diretora do IF/USP (2023-atual, 1a mulher). Coordenadora da área de Física e Astronomia da CAPES (2024-atual, Adjunta em 2022-2023); Membro da Academia de Ciências do Estado de São Paulo - ACIESP, (2023-atual); Membro do Comitê de Assessoramento (CA) da área de Física e Astronomia do CNPq (2020-2023, vice-coordenadora em 2022-2023); Chefe do Departamento de Física Geral do IF/USP (2018-2022); Coordenadora do Centro de Computação do IF/USP (2020-2023). Atualmente é professora, pesquisadora e orientadora de graduação e pós-graduação, líder de grupo de pesquisa, coordenadora de projetos no IF/USP.

Biomédica graduada pela Universidade Católica de Petrópolis (2018). Mestre (2022) e, atualmente, Doutoranda, pelo Programa de Pós-Graduação em Biologia Computacional e Sistemas do IOC/FIOCRUZ - RJ, área de concentração Modelagem Computacional e linha de pesquisa em Modelagem Molecular de Biomoléculas. Integrante do Laboratório de Macromoléculas e Bioquímica (LAMAC) - DIBIO no Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia. Já trabalhou com modelagem de proteínas, docking molecular proteína-ligante, predição de características farmacocinéticas de substâncias, dinâmica molecular com proteínas e imunoinformática.

Atualmente sou doutorando em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI), com foco no desenvolvimento e aplicação em modelagem molecular de técnicas de aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (NLP). Sou mestre em Modelagem Computacional também pelo LNCC (2022) e Bacharel em Biossistemas pela Universidade Federal de São João del-Rei (2019). Possuo experiência em aprendizado de máquina, deep learning e modelos de linguagem de larga escala (LLMs) aplicados à análise de dados moleculares, incluindo predição de interações proteína-ligante, identificação de alvos farmacológicos e dinâmica molecular. Trabalho com representação molecular baseada em embeddings, otimização de arquiteturas de deep learning e processamento de grandes volumes de dados biomoleculares.

Possui graduação em Química Licenciatura (2012), mestrado (2015) e doutorado (2018) em Ciências (Química/Bioquímica) pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Realizou estágio de pós-doutorado em Biotecnologia na Universidade Federal de São João del-Rei (2018) e, posteriormente, atuou no desenvolvimento de biossensores para detecção de fármacos na UFLA (20202021), em colaboração com a Embrapa.Atualmente, é pós-doutoranda no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), desenvolvendo pesquisas em modelagem molecular de sistemas biológicos. Possui experiência nas áreas de Química Teórica e Química Medicinal Computacional, com ênfase em desenvolvimento de fármacos assistido por computador (CADD), atuando principalmente em triagem virtual, docking molecular, modelagem por homologia e simulações de dinâmica molecular.

Possui Licenciatura em Matemática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009) e mestrado em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2012). Possui doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Biologia Computacional e Sistemas do Instituto Oswaldo Cruz (FIOCRUZ). Possui experiência na área de biologia estrutural computacional, com ênfase em modelagem molecular, atuando principalmente nos seguintes temas: molecular docking, dinâmica molecular, interação receptor-ligante e cálculos computacionais de energia livre. Atualmente, atua no Institut Pasteur de Montevideo no Laboratório de Biosimulações moleculares.

Possui graduação em Química Industrial pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Mestrado em Química pelo Instituto Militar de Engenharia (IME), Doutorado em Ciências Biológicas (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e pela Pós-graduação Latino Americana de Biofísica, PGLAB, Argentina. Realizou estágio de pós-doutoramento na École Normale Supérièure de Cachan junto ao Laboratoire de Biologie et Pharmacologie Appliquée (LBPA) (França) e no Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho - UFRJ. Atuou como pesquisadora da Diretoria de Metrologia Aplicada às Ciências da Vida do Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia - Inmetro (2012-2018) e como Professora Visitante no Department of Physics da Auburn University e no NIH Center for Macromolecular Modeling and Visualization (2025). É Professora do Instituto de Biodiversidade e Sustentabilidade (NUPEM/UFRJ) da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ.

Graduanda do 8 período do curso de Farmácia pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) . Atualmente participa como bolsista no projeto de Iniciação Científica intitulado: "Estudo Computacional de Farmacoterapias para o Tratamento de Doenças Infecciosas".

Atualmente sou mestrando em Química pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), atuando em laboratório de química teórica e computacional. Meu projeto centra-se na aplicação de simulações híbridas QM/MM para investigar reações de fosforilação no receptor nuclear PPAR#947;. Utilizo metodologias avançadas para modelar com precisão mecanismos de reação em nível atômico, buscando compreender detalhes estruturais e energéticos que influenciam a atividade do receptor, com potencial impacto para o desenvolvimento de novos fármacos moduladores de PPAR#947;.Sou graduado em Farmácia pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), onde iniciei minha trajetória com foco em modelagem molecular, bioinformática e físico-química aplicada. Participei de projetos sobre interações proteína-proteína e proteína-ligante, visando aplicações farmacêuticas e industriais, com ênfase em estabilidade estrutural e viabilidade de complexos supramoleculares.

Possui mestrado e doutorado em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), programa com conceito 7 pela CAPES. É bacharel em Ciências Biológicas com ênfase em Biotecnologia pela UFRJ. Foi contemplado pelos programas Bolsa Doutorado Nota 10 e Pesquisador na Empresa (ME2), ambos pela FAPERJ. Atua na interseção entre biologia e computação, com foco em biologia computacional, inteligência artificial, aprendizado de máquina e algoritmos evolucionistas aplicados ao planejamento de fármacos.

Possui graduação em Ciências Biológicas - Modalidade Médica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007), mestrado em Ciências Biológicas - Biofísica pelo Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho (2009) e doutorado na mesma área (2014) obtido em regime de co-tutela com a École Normale Supérieure de Cachan (França). Desde 2013 é pesquisador em saúde pública na Fundação Oswaldo Cruz, onde assumiu em 2025 a coordenação do Programa de Pós Graduação em Biologia Computacional e Sistemas. Tem experiência na área de biofísica molecular e estrutural com ênfase em simulações computacionais e na caracterização dos efeitos de variantes genômicas em proteínas. Em 2024 foi contemplado com bolsa Jovem Cientista nosso estado da FAPERJ.

Biomédico formado pela UFRJ, com mestrado e doutorado em Biofísica (IBCCF-UFRJ) e doutorado em Analyse de Génomes et Modélisation Moléculaire pela Université Paris 7 Denis Diderot. Realizou pós-doutorado no INMETRO-RJ, na École Normale Supérieure (ENS) de Cachan e no Institut Pasteur de Paris, tendo atuado também como Professor Visitante Sênior na ENS Paris-Saclay. Foi bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (PQ-2) e Jovem Cientista do Nosso Estado (FAPERJ). Atualmente é Pesquisador Titular em Saúde Pública na Fiocruz e professor permanente do PPG em Biologia Computacional e Sistemas do IOC. Pioneiro no Brasil na análise de movimentos funcionais de proteínas por modos normais, desenvolve metodologias de modelagem molecular integrativa que combinam dados experimentais (cryo-EM e crosslinking) com simulações híbridas. Atua em Biofísica e Biologia Estrutural Computacional, investigando a plasticidade conformacional de proteínas e complexos macromoleculares, com aplicações em doenças

Pedro Henrique Monteiro Torres é professor do Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho da Universidade Federal do Rio de Janeiro, atuando nas áreas de biofísica, bioquímica, bioinformática, biologia estrutural e modelagem molecular. Sua trajetória acadêmica inclui pesquisa em dinâmica molecular, docking molecular, descoberta computacional de fármacos, aprendizado de máquina, bancos de dados estruturais e análise de proteínas associadas a doenças infecciosas e outros sistemas biomoleculares.