QUERO-QUERO CIÊNCIA: Inteligência Artificial e planejamento de novos fármacos

O controle e/ou a erradicação de doenças são pontos desafiadores que motivam pesquisadores pelo mundo na busca de novas soluções na área da saúde e desenvolvimento de novos medicamentos.

A pesquisa científica vem buscando novos métodos para a melhoria da qualidade de vida da população mundial ao longo dos anos, utilizando a ciência, a tecnologia e a inovação, e assim atender as metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) estabelecidos pela ONU (Organização das Nações Unidas) para garantir a dignidade das pessoas.

A tecnologia torna-se uma aliada com a aplicação da inteligência artificial, especificamente, no tocante à aprendizagem de máquina, e a computação de alto desempenho, que poderá tratar e processar os volumosos dados coletados das pesquisas em curto espaço de tempo, e por exemplo no caso de fármacos, “prever como uma molécula se ligará a uma proteína e qual será sua afinidade de ligação” uma vez que isso é “fundamental para desenvolver medicamentos eficientes.”, como mencionado pelo aluno de doutorado do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Matheus Muller Pereira da Silva.

O doutorando participa do projeto “Desenvolvimento de ferramentas e ambientes computacionais para o planejamento de novos fármacos contra patógenos clínicos suportados por técnicas de Inteligência Artificial”.

A equipe do Serviço de Comunicação Institucional conversou com o Matheus Muller para conhecer um pouco mais sobre o projeto de pesquisa.

Vem com a gente!

Objetivo e Importância da Pesquisa

Meu trabalho foca no desenvolvimento de metodologias para a descoberta de novos medicamentos usando computadores, uma área chamada descoberta de fármacos assistida por computador. O objetivo é usar modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais, para entender como diferentes moléculas interagem com proteínas de interesse farmacêutico. Isso é importante porque pode acelerar e tornar mais barato o desenvolvimento de novos medicamentos. Ao usar esses métodos, queremos prever como uma molécula se ligará a uma proteína-alvo, que é importante para o tratamento de determinada doença, e se ela tem potencial para ser um bom medicamento. Essa abordagem moderna pode nos ajudar a encontrar tratamentos mais eficazes e seguros de uma maneira mais rápida do que os métodos tradicionais.

Este trabalho faz parte da minha pesquisa de doutorado e entra no escopo do projeto “Desenvolvimento de ferramentas e ambientes computacionais para o planejamento de novos fármacos contra patógenos clínicos suportados por técnicas de Inteligência Artificial” coordenado pelo professor Laurent Dardenne (LNCC) e apoiado pela FAPERJ (E-26/211.357/2021).

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Desafios Encontrados no Estudo

Dentre os principais desafios do meu estudo está a complexidade em modelar as interações moleculares entre uma proteína-alvo e uma pequena molécula candidata a fármaco. Primeiramente, temos o desafio de representar estas moléculas de maneira compreensível para os computadores, assegurando que as técnicas de aprendizado de máquina sejam capazes de discernir padrões relevantes em meio aos dados. As moléculas são tridimensionais e os fenômenos de ligação molecular envolvem diversos aspectos complexos, como flexibilidade estrutural e efeitos termodinâmicos. Outro desafio é a precisão desses modelos. Necessitamos que eles sejam precisos o suficiente para prever como uma molécula se ligará a uma proteína e qual será sua afinidade de ligação, o que é fundamental para desenvolver medicamentos eficientes. Além disso, existe o desafio de trabalhar com uma quantidade de dados limitada e fazer com que os modelos sejam capazes de generalizar bem, ou seja, funcionar bem com novos dados que eles nunca viram antes.

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Benefícios para a Sociedade

Com o uso de aprendizado de máquina para descoberta de novos fármacos, queremos acelerar significativamente o desenvolvimento de novos medicamentos. Isso significa que poderíamos ter tratamentos mais rápidos para doenças novas ou de difícil tratamento, como as superbactérias, que são patógenos que se tornaram resistentes aos antibióticos conhecidos. Além disso, essa abordagem pode reduzir os custos associados ao desenvolvimento de medicamentos, o que pode resultar em tratamentos mais acessíveis para a população. Outro benefício importante é a possibilidade de criar medicamentos mais específicos e com menos efeitos colaterais, já que poderíamos prever de forma mais precisa como as moléculas vão interagir no corpo. Em resumo, o objetivo da minha pesquisa é contribuir para tornar o desenvolvimento de novos medicamentos mais eficaz, rápido e acessível.

Créditos

Anmily Paula Martins (SECIN-LNCC), Graziele Soares (SECIN-LNCC), Matheus Muller (PPG-LNCC) e Tathiana Tapajóz (SECIN-LNCC)

O Quero-Quero Ciência é um ciclo de entrevistas que faz parte das ações de divulgação científica do LNCC

Curiosidade: O pássaro Quero-Quero , ave da família dos Charadriidae, tem os gramados do campus do LNCC como habitat natural

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