{"id":245752,"date":"2022-09-12T11:08:49","date_gmt":"2022-09-12T10:08:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.asbeiras.pt\/?p=245752"},"modified":"2022-09-12T11:08:49","modified_gmt":"2022-09-12T10:08:49","slug":"universidade-de-coimbra-cria-modelo-para-acelerar-descoberta-de-novos-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/critecnow.com\/diariobeiras\/universidade-de-coimbra-cria-modelo-para-acelerar-descoberta-de-novos-farmacos\/","title":{"rendered":"Universidade de Coimbra cria modelo para acelerar descoberta de novos f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"
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FOTO DR<\/p><\/div>\n

Uma equipa de investigadores da Universidade de Coimbra (UC) concebeu um modelo computacional considerado inovador que pode vir a tornar mais r\u00e1pido e menos dispendioso o desenvolvimento de novos f\u00e1rmacos para o tratamento do cancro.<\/p>\n

O modelo resulta de uma colabora\u00e7\u00e3o entre a Faculdade de Ci\u00eancias e Tecnologia (FCTUC) e a Faculdade de Farm\u00e1cia (FFUC), com recurso \u00e0 Intelig\u00eancia Artificial, atrav\u00e9s de m\u00e9todos computacionais \u201cque consigam gerar compostos farmacologicamente interessantes de uma forma mais r\u00e1pida e automatizada\u201d, referiu a UC, em comunicado enviado \u00e0 ag\u00eancia Lusa.<\/p>\n

\u201cConsiderando que a descoberta de um f\u00e1rmaco \u00e9 um processo extremamente complexo, moroso e dispendioso, este trabalho teve como objetivo encurtar as etapas iniciais de desenvolvimento de f\u00e1rmacos\u201d.<\/p>\n

Para desenvolver o novo modelo, a equipa do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da FCTUC recorreu a t\u00e9cnicas de Machine Learning, designadamente Deep Learning \u2013 um m\u00e9todo que utiliza redes neuronais artificiais, que permitem criar modelos inteligentes, \u201catrav\u00e9s da mimetiza\u00e7\u00e3o da capacidade de aprendizagem dos modelos biol\u00f3gicos\u201d.<\/p>\n

Deste modo, \u201cs\u00e3o capazes de identificar padr\u00f5es embebidos em conjuntos de dados e, a partir da\u00ed, \u00e9 poss\u00edvel obter modelos que geram novas estruturas moleculares que preveem propriedades biol\u00f3gicas de interesse\u201d, explicou Tiago Oliveira Pereira, primeiro autor do estudo que faz parte do seu doutoramento.<\/p>\n

Os investigadores utilizaram tamb\u00e9m o designado Reinforcement Learning (aprendizagem por refor\u00e7o), que permite otimizar o modelo generativo durante a explora\u00e7\u00e3o do espa\u00e7o qu\u00edmico existente.<\/p>\n

\u201c\u00c0 medida que o modelo gera novas mol\u00e9culas, ele recebe uma recompensa, que ser\u00e1 maior ou menor, dependendo do estado de otimiza\u00e7\u00e3o das propriedades dos compostos. Assim, ao longo deste processo de otimiza\u00e7\u00e3o, o gerador de compostos vai aprender a identificar as regi\u00f5es do espa\u00e7o qu\u00edmico que lhe permitam obter maior recompensa e melhores compostos\u201d, precisou Tiago Oliveira Pereira.<\/p>\n

Segundo os autores, o modelo desenvolvido \u00e9 inovador porque \u201ccombina informa\u00e7\u00e3o qu\u00edmica, atrav\u00e9s dos compostos, e biol\u00f3gica, por via de informa\u00e7\u00e3o da express\u00e3o g\u00e9nica, de modo a encontrar mol\u00e9culas promissoras na inibi\u00e7\u00e3o do recetor e que n\u00e3o causem efeitos indesejados ao sistema biol\u00f3gico\u201d.<\/p>\n

Com a colabora\u00e7\u00e3o do laborat\u00f3rio do professor Jorge Salvador da FFUC, foi poss\u00edvel aplicar o modelo num caso de estudo para a gera\u00e7\u00e3o de compostos capazes de inibir a prote\u00edna USP7 (Ubiquitin specific protease 7).<\/p>\n

O modelo foi aplicado num caso de estudo para a gera\u00e7\u00e3o de compostos capazes de inibir a prote\u00edna USP7 (Ubiquitin specific protease 7), que assume um papel fundamental \u201cna progress\u00e3o de v\u00e1rios tipos de cancro e, atualmente, \u00e9 vista como um recetor importante para o desenvolvimento de f\u00e1rmacos\u201d.<\/p>\n

A UC sublinhou que os resultados obtidos nas experi\u00eancias realizadas s\u00e3o altamente promissores, tendo o modelo demonstrado elevada capacidade para gerar mol\u00e9culas potenciais inibidoras da USP7.<\/p>\n

\u201cMais de 90% das mol\u00e9culas continham propriedades f\u00edsicas, qu\u00edmicas e biol\u00f3gicas essenciais para que ocorra a intera\u00e7\u00e3o com o recetor. Para al\u00e9m disto, verific\u00e1mos que alguns compostos gerados pelo modelo apresentam semelhan\u00e7as com f\u00e1rmacos anti-cancro ao n\u00edvel dos seus grupos ativos, o que valida a abordagem implementada\u201d, real\u00e7ou Tiago Oliveira Pereira.<\/p>\n

Apesar de ter sido validado com dados de cancro da mama, o novo modelo computacional pode ser aplicado a \u201cdiversos contextos em que se possam obter dados de express\u00e3o g\u00e9nica associados \u00e0 progress\u00e3o da doen\u00e7a\u201d.<\/p>\n

O investigador adiantou ainda que os pr\u00f3ximos passos da investiga\u00e7\u00e3o v\u00e3o incidir na melhoria da arquitetura implementada e na \u201cdefini\u00e7\u00e3o de um conjunto de m\u00e9todos de valida\u00e7\u00e3o para filtrar as mol\u00e9culas obtidas e, dependendo dos resultados, avan\u00e7ar para a s\u00edntese dos melhores compostos\u201d.<\/p>\n

O estudo foi cofinanciado pela Funda\u00e7\u00e3o para a Ci\u00eancia e a Tecnologia, pelo Programa de Investimento e Despesas de Desenvolvimento da Administra\u00e7\u00e3o Central e por fundos europeus, atrav\u00e9s do projeto D4-Deep Drug Discovery and Deployment.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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