O estudo da reconstrução metabólica em diversos organismos expõe a existência de compostos cruciais para a sua sobrevivência. Dentre estes compostos, estão as enzimas, responsáveis pela catálise das reações bioquímicas em vias metabólicas. Diferentemente das enzimas homólogas, as enzimas análogas (também conhecidas como enzimas isofuncionais não homólogas) são capazes de catalisar as mesmas reações, mas sem apresentar similaridade de sequência significativa no nível primário e, possivelmente, com diferentes estruturas tridimensionais. Um estudo detalhado destas enzimas pode desvendar novos mecanismos catalíticos, adicionar informações sobre a origem e evolução de vias bioquímicas e revelar alvos potenciais para o desenvolvimento de drogas. Para muitas enfermidades causadas por parasitas, as opções terapêuticas permanecem ineficientes ou inexistentes, exigindo a busca de novos alvos. Estes podem ser proteínas específicas do parasita ausentes no hospedeiro ou compostos presentes em ambos, mas com estrutura tridimensional substancialmente diferente, como as enzimas análogas. A ferramenta AnEnPi, capaz de identificar, anotar e comparar enzimas homólogas e análogas, foi desenvolvida e utilizada para reconstruir computacionalmente as vias metabólicas de alguns organismos modelo, como os tripanossomatídeos. Uma análise mais focada no metabolismo de aminoácidos de Trypanosoma cruzi identificou alvos promissores para o desenvolvimento de novas drogas. Além disso, uma revisão do metabolismo geral de T. cruzi foi realizada em outras vias metabólicas, levando em consideração esta nova abordagem de busca por potenciais alvos terapêuticos. Uma vez que a estrutura tridimensional é importante no estudo de analogia, a ferramenta MHOLline foi utilizada para a obtenção de modelos 3D a partir de homólogos, análogos e proteínas específicas de T. cruzi versus Homo sapiens. As estratégias utilizadas nesse trabalho apóiam o conceito de análise estrutural, juntamente com a análise funcional de proteínas, como uma interessante metodologia computacional para detectar potenciais alvos para o desenvolvimento de novas drogas.The study of metabolic reconstruction in different organisms exposes the existence of crucial compounds for its survival. Examples of these compounds are the enzymes that are responsible for the catalysis of biochemical reactions in metabolic pathways. Unlike the homologous enzymes, the analogous enzymes (also known as non- homologous isofunctional enzymes) are able to catalyze the same reactions, but without significant sequence similarity at the primary level and possibly with different three-dimensional structures. A detailed study of these enzymes may exhibit new catalytic mechanisms, add information about the origin and evolution of biochemical pathways and reveal potential targets for drug development. For many diseases caused by parasites, therapeutic options remain inefficient or nonexistent, requiring the search for new drug targets. These targets may be specific proteins of the parasite (absent in the host) or compounds present in the both organisms but with different three-dimensional structure, like analogous enzymes. The tool AnEnPi approach was able to identify, annotate and compare homologous and analogous enzymes. It was developed and used to reconstruct computationally the metabolic pathways of some model organisms such as trypanosomes. A more focused analysis on the amino acids metabolism of Trypanosoma cruzi identified promising targets for the development of new drugs. Furthermore, a review of the general metabolism of T. cruzi was carried out in other metabolic pathways, taking into account this new approach in the search for potential therapeutic targets. Since the three-dimensional structure is important in the study of analogy, the tool MHOLline was used to obtain 3D models for homologous, analogous and specific proteins of T. cruzi versus Homo sapiens. The strategies used in this study support the concept that structural analysis together with protein functional analysis could be an interesting computational methodology to detect potential targets for structure-based rational drug design.