Neste trabalho estudou-se o metabolismo do mycobacterium tuberculosis com ferramentas computacionais. compreender a fisiologia e o metabolismo dos organismos patogˆenicos ´e de primordial importˆancia na pesquisa e desenvolvimento de antibi´oticos, pois a compreens˜ao do mecanismo de a¸c˜ao de uma nova droga passa pela compreens˜ao de como a exposi¸c˜ao do organismo ao antibi´otico afeta e altera o seu metabolismo. esse conhecimento se torna ainda mais importante em situa¸c˜oes em que o organismo desenvolve resistˆencia aos compostos. e sabido que ´ o mycobacterium tuberculosis possui um grande poder de adapta¸c˜ao e capacidade de desenvolver resistˆencia a muitos dos compostos atualmente utilizados para o tratamento da tuberculose. as linhagens resistentes adaptam-se e desenvolvem a capacidade de sobreviver mesmo em presen¸ca de um composto a que antes eram suscept´iveis. a sobrevivˆencia do organismo est´a associada diretamente com a capacidade de manter o seu metabolismo em um estado funcional ap´os exposto ao composto bactericida. a sobrevivˆencia das cepas resistentes, portanto, depende de um uso diferenciado dos caminhos metab´olicos. estudar o metabolismo permite compreender a gama de varia¸c˜oes metab´olicas executadas pelo organismo para manter a sua sobrevivˆencia. o estudo computacional do metabolismo em escala genˆomica apresenta entretanto diversos desafios. trˆes principais problemas s˜ao (1) o reduzido n´umero de amostras em grande parte dos experimentos de bancada, devido ao alto custo da implementa¸c˜ao e complexidade dos m´etodos de obten¸c˜ao de dados (2) a inerente alta dimensionalidade dos dados e (3) como incorporar conhecimento biol´ogico existente em modelos computacionais. este trabalho busca solu¸c˜oes para contornar esses trˆes problemas, com um estudo sobre gera¸c˜ao de dados sint´eticos, t´ecnicas de estima¸c˜ao, e propostas de modelos com dimensionalidade reduzida e uso de informa¸c˜ao biol´ogica a priori em modelos computacionais. os resultados mostram que a aplica¸c˜ao de t´ecnicas computacionais para estudo de metabolismo de organismos expostos `a a¸c˜ao de antibi´oticos ´e de fundamental importˆancia na identifica¸c˜ao de caminhos metab´olicos de sobrevivˆencia, al´em de produzir uma maior compreens˜ao do mecanismo de a¸c˜ao de compostos antibi´oticos sobre um organismo patogˆenico.