Liderada pela UFV, plataforma de acesso aberto mapeia mais de 1 milhão de alvos em proteínas de patógenos para facilitar a criação de tratamentos
Em resumo:
Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por cientistas brasileiros promete encurtar o caminho na busca por tratamentos contra doenças tropicais negligenciadas, como dengue, malária, doença de Chagas e leishmaniose.
Liderado pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), o projeto mapeou mais de 1,17 milhão de alvos potenciais em proteínas de patógenos, criando uma plataforma de acesso aberto para acelerar o desenvolvimento e o reposicionamento de fármacos.
A inovação, que acaba de ter seus resultados publicados na revista científica BMC Bioinformatics, é composta pelo banco de dados BENDER DB e pelo meta-preditor BENDER AI.
O sistema ataca um dos gargalos da farmacologia: o mapeamento das proteínas dos agentes causadores das doenças para encontrar os chamados “sítios de ligação” — os pontos exatos onde um medicamento pode se conectar e neutralizar o patógeno.
Para construir a plataforma, a equipe utilizou estruturas geradas pelo AlphaFold (IA do Google que prevê o formato das proteínas) de 10 patógenos classificados como negligenciados pela Organização Mundial da Saúde (OMS).
A IA brasileira analisa essas estruturas usando cinco métodos computacionais diferentes e, por meio de um sistema de consenso, entrega resultados com alta precisão e baixas taxas de falsos positivos.
As doenças tropicais negligenciadas causam cerca de 200 mil mortes por ano no mundo, sendo 10 mil apenas no Brasil.
Por afetarem majoritariamente populações em situação de pobreza na América Latina, África e Ásia, essas enfermidades costumam receber poucos investimentos da grande indústria farmacêutica para a criação de novas vacinas e remédios.
Desenvolvida com financiamento da Capes, do CNPq e da Fapemig, a plataforma reduz as barreiras tecnológicas para cientistas do mundo todo.
O código foi disponibilizado de forma aberta no GitHub, e o servidor interativo conta com links diretos para bases globais de medicamentos (como DrugBank e ChEMBL), facilitando pesquisas sobre o reposicionamento de remédios já existentes no mercado para novas finalidades.
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