Cientistas da Universidade da Califórnia em San Diego desenvolveram um método inovador utilizando inteligência artificial para simular processos químicos complexos, acelerando assim a descoberta de novos medicamentos.
A ferramenta deles, chamada POLYGON, é capaz de identificar rapidamente candidatos a medicamentos com múltiplos alvos, o que poderia reduzir os efeitos colaterais das terapias combinadas atuais.
Os pesquisadores utilizaram o POLYGON para sintetizar 32 novos candidatos a medicamentos destinados ao tratamento do câncer. Essa nova ferramenta é única porque se concentra em moléculas que podem atuar em múltiplos alvos, uma abordagem de grande interesse para cientistas e médicos.
A algoritmia está agora se expandindo como um campo essencial para as ciências farmacêuticas, como explica Trey Ideker, professor na UC San Diego. Diferentemente dos métodos comerciais, esta tecnologia é disponibilizada em open source, permitindo seu uso livre por todos.
POLYGON foi treinado em uma base de dados de mais de um milhão de moléculas bioativas com informações detalhadas sobre suas propriedades químicas e interações conhecidas. Esta tecnologia permite gerar fórmulas químicas para novos candidatos a medicamentos, susceptíveis de inibir proteínas específicas.
Os pesquisadores testaram esta tecnologia produzindo centenas de candidatos a medicamentos que visam diversas pares de proteínas relacionadas ao câncer. Entre eles, 32 moléculas mostraram interações promissoras com as proteínas MEK1 e mTOR, frequentemente visadas nas terapias combinadas.
A descoberta de medicamentos assistida por inteligência artificial é vista pelos pesquisadores como um caminho futuro repleto de promessas, potencialmente capaz de transformar as práticas atuais.
Fonte: Nature Communications