Sheila Cruz Araujo

À propos

Dr. Sheila Cruz Araujo is a computational biologist and structural bioinformatician whose research combines structural biology, computational biophysics, artificial intelligence, and medicinal chemistry to accelerate the discovery of innovative therapeutics. Her work is driven by the development and application of computational methodologies to understand biomolecular mechanisms, identify druggable targets, and support rational drug design against infectious diseases and other complex biomedical challenges. She earned her B.Sc. in Natural Sciences Education from the School of Arts, Sciences and Humanities at the University of São Paulo (EACH-USP), followed by both her M.Sc. and Ph.D. in Science and Technology - Chemistry at the Federal University of ABC (UFABC). During her doctoral training, she was a visiting researcher at the Vancouver Prostate Centre, University of British Columbia (Canada), where she worked on computational drug discovery strategies focused on neglected tropical diseases, particularly Chagas disease, within an international multidisciplinary research environment. Her expertise encompasses structural bioinformatics, molecular modeling, molecular dynamics simulations, protein–ligand and protein-protein interactions, virtual screening, molecular docking, theoretical chemistry, and computer-aided drug discovery. In recent years, her research has expanded to integrate machine learning, structural data analysis, and automated computational workflows, enabling more efficient and reproducible strategies for therapeutic discovery. A significant component of her research is the design and implementation of computational pipelines for large-scale structural analyses. She develops automated workflows for molecular modeling, docking, molecular dynamics, structural comparison, binding-site characterization, and multi-parameter analysis, integrating state-of-the-art computational tools with artificial intelligence to improve the efficiency, reproducibility, and scalability of drug discovery projects. Currently, Dr. Araujo is a postdoctoral researcher at the Laboratory of Bioinformatics and Systems (LBS), Federal University of Minas Gerais (UFMG). Her research focuses on computational drug discovery, enzyme dynamics, molecular recognition, host-pathogen interactions, and the integration of structural bioinformatics with artificial intelligence to investigate complex biological systems and identify novel therapeutic opportunities. She actively collaborates with multidisciplinary research groups in Brazil and abroad, contributing to projects involving infectious diseases, structural biology, medicinal chemistry, computational biophysics, and AI-assisted drug discovery. Her scientific mission is to bridge computational innovation and biological insight, developing reproducible methodologies that facilitate translational research and accelerate the discovery of next-generation therapeutics. In parallel with her research activities, she is committed to scientific mentoring, interdisciplinary collaboration, and science communication, fostering the dissemination of computational approaches that connect structural biology, data science, and biomedical innovation.

Projet principal

Triagem racional, obtenção e validação de biocompostos e suas combinações para uma pecuária bovina sustentável, sanitária e de alto rendimento - Inibição da metanogênese e combate à tripanossomíase bovina

Esse projeto contribui para uma pecuária bovina sustentável e de alto rendimento, por meio da identificação, obtenção e validação de biocompostos naturais e suas combinações, que possam otimizar a produção, reduzir o impacto ambiental e melhorar a saúde animal. Realização da prospecção de metabólitos naturais presentes em óleos essenciais (OEs) para adição na ração animal, visando reduzir a população de arqueobactérias no rúmen de bovinos e, consequentemente, diminuir a emissão de metano. Além disso, o projeto utiliza métodos computacionais e experimentais integrados para desenvolver peptídeos inibidores de proteínas específicas de patógenos envolvidos na tripanossomíase bovina, como o Trypanosoma vivax. A pesquisa integra técnicas de quimioinformática, modelagem molecular e biologia estrutural para garantir soluções inovadoras e sustentáveis para a pecuária brasileira, com impactos positivos na produtividade e na saúde animal.

Natural ProductsEssential OilsComputational Drug DiscoveryStructural BioinformaticsMolecular ModelingMolecular DynamicsMolecular DockingVirtual ScreeningPeptide DesignRumen MicrobiomeAnimal HealthTrypanosomiases

Parcours

1. Residente pós-doutoral

   UFMG · 2023 - Atual

   Pesquisadora de pós-doutorado no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS/UFMG), atuando no desenvolvimento de metodologias computacionais para Bioinformática Estrutural, Biofísica Computacional e Descoberta Computacional de Fármacos. Desenvolve pesquisas envolvendo modelagem molecular, dinâmica molecular, docking molecular e proteína-proteína, triagem virtual, inteligência artificial e produtos naturais, com aplicações em doenças infecciosas, biotecnologia e pecuária sustentável.

2. Tutor EaD

   POLO UAB / IFSP · 2021-2023

   Tutoria da disciplina de Estágio Obrigatório do curso de Pedagogia na modalidade EaD, acompanhando estudantes em atividades acadêmicas e práticas supervisionadas.

3. Professora de Química, Biologia e Ciências

   Secretaria da Educação do Estado de São Paulo · 2012-2023

   Atuação como professora de Química, Biologia e Ciências nas redes pública e privada de ensino, desenvolvendo atividades de ensino, planejamento pedagógico e acompanhamento da aprendizagem dos estudantes.

Formation

• Licenciatura em Ciências da Natureza

  Universidade de São Paulo (USP) · 2008-2012

• Mestrado em Ciência e Tecnologia - Química

  Universidade Federal do ABC (UFABC) · 2013-2015

• Doutorado em Ciência e Tecnologia - Química

  Universidade Federal do ABC (UFABC) · 2017-2021

• Período Sanduíche (Doutorado)

  University of British Columbia (UBC) · 2018-2019