O presente trabalho tem como premissa avaliar se o uso de dados experimentais de relaxação de prótons obtidos por ressonância magnética nuclear pode melhorar o desempenho de programas de atracamento molecular virtual. Para este fim, foi desenvolvido e avaliado o código em linguagem C++ atracamento (docking) molecular virtual. Este programa, ddeen oummin apdroog rGamA2a, dfoei paralelizado com a técnica de Message Passing Interface para permitir a execução simultânea em múltiplos processadores e acelerar o processo de pose. O GA2 consiste em dois algoritmos: um de busca de pose do ligante no sítio do alvo e outro de pontuação de pose. Basicamente, o algoritmo de pontuação calcula a energia intramolecular do ligante e a energia intermolecular do complexo proteína-ligante. O algoritmo de busca faz alterações na conformação do ligante criando diversas novas poses e busca a de menor energia segundo o cálculo do algoritmo de pontuação. O desafio é achar a pose mais apropriada em um conjunto de múltiplas conformações que um ligante pode adotar em relação ao alvo. O desenvolvimento do GA2 foi lfiagcainlittaed eo cpaelclou luasr oa dfuan bçãiboli odtee cpao nOtupaeçnã Bo.a Obe cl,o qnujuen tpoe rdme itdea daoltes ruatri liaz acdoon ffoori mo acçoãroe ddoo PDBBind do ano de 2014, que é um banco de dados de complexos de ligantes e proteínas projetado para testes de funções de pontuação e de programas de atracamento molecular. Para futuras melhorias do GA2, o desempenho da versão paralelizada do programa foi avaliado e comparado ao programa VINA. A hipótese deste trabalho foi avaliar o benefício do uso de dados experimentais de relaxação de próton no processo de atracamento molecular, o que justificou o desenvolvimento do GA2 como plataforma de teste. Os resultados obtidos neste trabalho indicam uma evidência científica de que há vantagens em usar NMR dados experimentais no reatracamento virtual.With this work, we assess whether the use of experimental proton relaxation, data obtained by nuclear magnetic resonance can improve the performance of molecular docking programs. For this purpose we developed and assessed a code of molecular docking in C++. The program that we called GA2 was paralleled with the Message Passing Interface technique to allow the simultaneous execution by multiple processors and accelerate the ligand pose process. GA2 is based on two algorithms: one for the docking search within the target site and the other for scoring the docking process. Basically, the scoring algorithm calculates the ligand intramolecular energy and the intermolecular energy of the protein-ligand complex considered. The search algorithm makes changes in the conformation of the ligand creating several new poses and seeks the lowest energy according to the calculation of the scoring algorithm. The challenge is to find the most suitable among a set of multiple conformations that a ligand can adopt regarding a specific target. The development of GA2 was facilitated by the use of the Open Babel library that allows one to changing the conformation of the ligand, and calculating the scoring function associated to the docking process. The data set used includes the core 2014 of PDBBind, which is a database of protein-ligand complexes designed to test score functions and molecular docking programs. For future improvements of GA2, we assessed the performance of its parallel version and compared it to the VINA program. Our working hypothesis was to assess the benefits of using experimental data proton relaxation in the molecular docking process, which justified the development of GA2 as a test plataform. The results obtained in this work indicate a that there are advantages in using NMR experimental data in virtual redocking process.2500-12-31