Farmacêutica, Mestre e Doutora em Produtos Naturais e Sintéticos Bioativos pela Universidade Federal da Paraíba, com especialização em Farmacoquímica e pós-doutorado na mesma instituição. Possui sólida formação e experiência em Quimioinformática, aplicando técnicas de modelagem computacional para a descoberta de novos fármacos. Sua trajetória inclui o desenvolvimento de modelos preditivos baseados em machine learning, docking molecular, dinâmica molecular e estudos de ADMET, explorando interações entre compostos bioativos e alvos moleculares de interesse farmacológico. Durante a graduação em Farmácia Generalista pela Universidade Estadual da Paraíba, atuou em centros de atendimento toxicológico e em projetos de pesquisa sobre produtos naturais com atividade antimicrobiana. No mestrado e doutorado, aprofundou-se no uso de ferramentas computacionais para análise estrutural de compostos bioativos, focando na otimização de candidatos a fármacos. No pós-doutorado, expandiu suas pesquisas para estratégias avançadas de virtual screening, QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) e redes de interação molecular, contribuindo para a identificação de moléculas promissoras contra diversas doenças. Atualmente, aprimora suas competências em análise de dados por meio do Curso de Certificação Profissional de Analista de Dados da IBM (Coursera), desenvolvendo habilidades práticas em Python, SQL e visualização de dados, fortalecendo sua capacidade de integrar inteligência artificial e ciência de dados à Quimioinformática. Possui mais de 40 artigos publicados em periódicos internacionais e capítulos de livros, com expertise na comunicação científica e tradução de dados complexos em insights estratégicos. Apaixonada por inovação na Química Medicinal Computacional, busca aplicar abordagens de Inteligência Artificial e Quimioinformática para acelerar a descoberta de novos fármacos