Como a IA Pode Ajudar a Descobrir Novos Medicamentos Contra a COVID-19 no Brasil?

Pesquisadores brasileiros lideraram uma competição de bioinformática para buscar moléculas que pudessem servir como futuros tratamentos para a COVID-19. A necessidade de novos tratamentos ainda está ativa: em 2023, o vírus ainda foi a causa de 10 mortes nos EUA, segundo dados dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC).

Karina dos Santos Machado, professora assistente da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), liderou a equipe vencedora do concurso organizado pela Conscience, organização canadense de biotecnologia sem fins lucrativos. A equipe identificou as moléculas mais promissoras que poderiam levar a novos tratamentos que funcionem contra todos os tipos de coronavírus.

Leia também

Machado explica que, ao procurar novos medicamentos, os cientistas precisam entender como uma substância potencial interage com um alvo – geralmente uma proteína. Para fazer isso, eles usam simulações computacionais que ajudam a prever o nível de adaptação entre o agente medicamentoso e a proteína alvo, como uma chave que tranca uma chave.

“As moléculas que informatizámos e identificámos como promissoras para o alvo NSP13 do SARS-CoV-2 são do arquivo”, explica, acrescentando que os editores conduziram experiências com moléculas mais promissoras, embora sejam necessários mais testes. .

“Esses métodos in silico (simulações computacionais) apoiados em inteligência artificial têm potencial para tornar a descoberta de medicamentos mais fácil e eficiente no Brasil”, diz Machado, acrescentando que os métodos já estão sendo desenvolvidos e utilizados para investigar novos compostos terapêuticos, incluindo aqueles derivado de plantas e animais de muitas espécies de organismos no Brasil.

Ele ressalta que a plena integração desses métodos in silico na indústria farmacêutica brasileira ainda está em fase inicial. Ele afirma: “Superar essa lacuna pode ser um passo importante para acelerar a descoberta de medicamentos para doenças negligenciadas, que estão presentes em nosso país”. “Espero sinceramente que a nossa vitória no Cache Challenge #2 ajude nessa direção, destacando o potencial das pesquisas realizadas em universidades da indústria farmacêutica.”

Machado disse ainda que outra estratégia promissora é a reciclagem de medicamentos. Encontrar novos usos para medicamentos por meio de algoritmos é especialmente importante em situações com ferramentas diagnósticas limitadas ou onde há uma lacuna entre a academia e a indústria farmacêutica, como é o caso do Brasil.

Crescendo no Brasil

Machado cresceu em Bagé, cidade do sul do Brasil, na fronteira com o Uruguai, e desde cedo se interessou por matemática, problemas de lógica, calculadoras, máquinas de escrever e videogames. “Quando terminei o ensino fundamental, pedi aos meus pais que me matriculassem em uma escola técnica voltada para TI; Já tinha visto computadores na TV, mas nunca tinha usado”, lembra, acrescentando que ganhou seu primeiro computador aos 15 anos, um acontecimento importante naquela época no Brasil.

Seu interesse por tecnologia levou Machado a estudar engenharia da computação em uma universidade pública próxima a Bagé, depois obter o título de mestre em ciência da computação com foco em bioinformática (com bolsa) e, por fim, em bioinformática estrutural. “Trabalho nesta área desde 2005 e sempre tive vontade de encontrar um novo medicamento para esta doença”, afirma.

Ele ressalta que, no Brasil, grande parte da pesquisa científica vem das universidades públicas, onde os pesquisadores precisam equilibrar grupos, trabalho administrativo, orientação estudantil e pesquisa, tudo com recursos limitados. “Diferentes condições ambientais, incluindo clima, biodiversidade e ecologia, requerem métodos específicos que muitas vezes não são abordados na investigação internacional”, conclui.

Escolhas do Editor