by 
Um grupo internacional de
cientistas liderados por professores da Universidade Federal de Alfenas (Unifal),
em Minas Gerais (MG) desenvolveu um programa de Inteligência Artificial que
prevê se uma molécula tem potencial farmacológico. A partir do uso de técnicas
de aprendizado de máquina, a ferramenta analisa a interação de um fármaco em
potencial com proteínas relacionadas a patologias. O projeto conta com a
coordenação dos professores Walter Filgueira de Azevedo Jr. e Nelson José
Freitas da Silveira, pesquisadores do Instituto de Ciências Exatas (ICEx) da
UNIFAL-MG, e envolve seis países e dez instituições de pesquisa.
Segundo o professor
Walter Azevedo Jr., o programa SAnDReS 2.0 permite realizar uma análise guiada
por inteligência artificial, a qual possibilita prever se o fármaco em
potencial se acopla a uma proteína, o que indica o seu potencial farmacológico.
Essa possibilidade apresentada pela ferramenta beneficia outros grupos de
pesquisas.
“O principal benefício é
a capacidade de integrar uma ferramenta moderna e atual no processo de busca de
novos fármacos”, destaca. “Não é nosso objetivo buscar novos fármacos, mas a
nossa ferramenta foi construída e validada para que grupos de pesquisa interdisciplinares
a usem para esses propósitos (busca de novos fármacos)”, enfatiza.
A ferramenta é de acesso
aberto, o que amplia a facilidade de uso e o livre acesso ao código. “O fato de
termos o código de acesso aberto facilita o engajamento de uma equipe
multidisciplinar e internacional no aprimoramento do programa”, explica o
pesquisador, revelando que o projeto é o resultado de três décadas de pesquisas
que culminaram com a geração de dados e desenvolvimento do código.
O pesquisador conta que,
inicialmente, o grupo estava focado em gerar os dados biológicos sobre a
interação de fármacos com proteínas relacionadas a doenças. Tal enfoque ganhou,
inclusive, a participação inicial da NASA com repercussão na imprensa nacional
no ano de 1998. “Agora, com a grande disponibilidade de dados biológicos e
farmacológicos, o programa de inteligência artificial tem o material necessário
para ‘aprender’ e gerar modelos de predição confiáveis”, pontua.
Participações no projeto
Walter Azevedo Jr. chama
a atenção também para a interdisciplinaridade do projeto e a participação de
estudantes de graduação e pós-graduação na pesquisa. “O programa de
inteligência artificial está sendo usado em disciplinas da graduação e da
pós-graduação da Unifal-MG, numa abordagem de educar pela ciência, onde os
estudantes são trazidos para o ambiente de produção de conhecimento científico
desde a graduação, integrando os conteúdos acadêmicos das disciplinas com
pesquisa científica de ponta, interdisciplinar e de impacto”, ressalta.
Outro apontamento do
professor diz respeito à participação de parte dos pesquisadores estrangeiros
como professores convidados da disciplina de Aprendizado de Máquina ministrada
no primeiro semestre de 2024. “Essa pesquisa é um bom exemplo de
internacionalização e integração dos nossos estudantes num ambiente
internacional de desenvolvimento do conhecimento científico”, frisa.
Qualquer pesquisador da
área de inteligência artificial e da área de descoberta de fármacos está
habilitado a usar o programa, desde que consigam ler em inglês. “Acabamos de
assinar um contrato com a Editora Springer Nature para o lançamento de um
livro-texto em inglês no ano de 2025 focado na explicação da nossa ferramenta”,
anuncia o pesquisador.
De acordo com ele, a
publicação contará com explicações do grupo de pesquisa sobre todas as
funcionalidades do programa SAnDReS e como usá-lo para a procura de novos
fármacos. “Esse livro é a segunda edição do livro publicado em 2019 e que já
tem mais de 50 mil cópias vendidas com uma venda superior a dois milhões de dólares”,
acrescenta. A primeira edição pode ser encontrada aqui.
O projeto de pesquisa
teve o apoio financeiro de agências de fomento como a Coordenação de
Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) do Brasil e outras de
países como Estados Unidos, Rússia e Argentina.
A ferramenta SAnDReS pode
ser acessada neste link: https://github.com/azevedolab/sandres
Na página Wiki também
pode ser encontrada a descrição resumida do programa (em inglês): https://github.com/azevedolab/sandres/wiki/SAnDReS
Os cientistas também
assinam o artigo intitulado “SAnDReS 2.0: Development of machine-learning
models to explore the scoring function space”, publicado em junho de 2024 no
periódico Journal of Computational Chemistry. Confira aqui: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcc.27449
Ana Carolina Araújo (Unifal-MG)
Nenhum comentário:
Postar um comentário