Um grupo internacional de cientistas liderados por professores da UNIFAL-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 a 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.
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. Na página Wiki também pode ser encontrada a descrição resumida do programa (em inglês).
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.
Pesquisadores envolvidos
Walter Filgueira de Azevedo Jr., Nelson José Freitas da Silveira, Rodrigo Quiroga, Marcos Ariel Villarreal, Gabriela Bitencourt-Ferreira, Amauri Duarte da Silva, Martina Veit-Acosta, Patricia Rufino Oliveira, Marco Tutone, Nadezhda Biziukova, Vladimir Poroikov, Olga Tarasova e Stéphaine Baud.
Instituições de pesquisa
- Departamento de Física do Instituto de Ciências Exatas da UNIFAL-MG
- Instituto de Investigaciones en Fisicoquímica de Córdoba (INFIQC), CONICET-Departamento de Química Teórica y Computacional, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Nacional de Córdoba, Ciudad Universitaria, Córdoba, Argentina.
- Laboratório de Modelagem Molecular e Simulação Computacional da UNIFAL-MG
- Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – PUCRS
- Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre, Porto Alegre
- Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA.
- Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo
- Dipartimento di Scienze e Tecnologie Biologiche Chimiche e Farmaceutiche (STEBICEF), Università di Palermo, Palermo, Italy.
- Institute of Biomedical Chemistry, Moscow, Russia
- Laboratoire SiRMa, UMR CNRS/URCA 7369, UFR Sciences Exactes et Naturelles, Université de Reims Champagne-Ardenne, CNRS, MEDYC, Reims, France
