Metodologia inovadora, que utiliza Inteligência Artificial Explicável para análise de substâncias com potencial farmacológico, promete revolucionar desenvolvimento de fármacos
Laboratório de Sistemas Complexos também identifica potencial toxicológico de substâncias
Assessoria de Comunicação da Reitoria
Muito antes da existência do Chat GPT, que evidenciou as possibilidades da Inteligência Artificial e trouxe o termo para a pauta do dia, o professor André Pimentel, do Departamento de Química, já trabalhava com IA aplicada a fármacos.
Tarefa complexa, cara e demorada, o desenvolvimento de fármacos também envolve a necessidade de ensaios toxicológicos em animais. E, apesar do reconhecimento, pela comunidade científica, dos benefícios desse tipo de experimentação, proteger os animais e evitar sua utilização em experimentos desnecessários, assim como aliviar seu sofrimento sem comprometer as respostas obtidas nos ensaios, é imperativo.
– Todas essas questões me motivaram a desenvolver o estudo de Inteligência Artificial aplicada ao planejamento de fármacos. Com ela, é possível simplificar a tarefa, ter um custo muitíssimo inferior e gastar muito menos tempo. Para que se tenha uma ideia, é possível realizar milhares de experimentos de previsões computacionais no mesmo tempo em que seria realizado apenas um experimento com animais ou um experimento in vitro – destaca o pesquisador.
A pesquisa do Laboratório de Sistemas Complexos, sob a coordenação do professor Pimentel, desenvolveu metodologia utilizando Inteligência Artificial Explicável para a análise de dados toxicológicos atrelados ao desenvolvimento de medicamentos. O método permite elucidar o funcionamento das interações entre as substâncias químicas e o organismo:
– A Inteligência Artificial geralmente constrói modelos do tipo caixa preta, onde os dados entram na caixa, são processados de uma maneira bastante complexa, e geram uma saída com o resultado para o usuário. A Inteligência Artificial Explicável (IAE) é uma área que tem como objetivo explicar o processamento dos dados dentro da caixa preta, apresentando quais são os dados mais importantes e a relação entre as variáveis dos modelos. Com essa tecnologia que fornece mais transparência, já pudemos identificar partes específicas das moléculas que influenciam sua toxicidade ou eficácia terapêutica – explica o professor. E acrescenta:
– Um dos grandes desafios da medicina moderna é a necessidade de os medicamentos atravessarem a barreira hematoencefálica no cérebro. Nós pudemos identificar moléculas ativas e explicar por que elas conseguem chegar ao cérebro. Esse avanço poderá, potencialmente, revolucionar a forma como desenvolvemos medicamentos para tratar várias condições. Nossos resultados explicam que a influência de alguns grupos químicos apresenta maior poder de interferência.
Por outro lado, Pimentel salienta que há grupamentos ou fragmentos químicos que são os causadores da toxicidade, mutagenicidade ou até mesmo da disrupção endócrina. Esses grupos ou fragmentos são chamados de alertas estruturais ou alertas tóxicos, importantes de serem conhecidos pela comunidade científica.
– Compreender esses alertas faz com que qualquer pessoa possa olhar a estrutura química de um composto químico e dizer: "Esse composto químico pode ser tóxico causando algum efeito colateral no organismo; ou mutagênico, causando a mutação do DNA; ou ainda, pode atravessar a barreira hematoencefálica causando efeitos no cérebro” – observa.
Recentemente, o grupo de pesquisa teve estudo publicado na ACS Chemical Neuroscience da American Chemical Society. O trabalho se debruçou sobre a avaliação da penetração, na barreira hematoencefálica, de medicamentos que atuam no cérebro, estudo relevante para doenças neurodegenerativas, meningites e até cânceres.
Em outro trabalho, publicado na revista Molecular Systems Design & Engineering, da Royal Society of Chemistry, o grupo aplicou a metodologia para compreender as possíveis causas de algumas substâncias poderem, potencialmente, provocar a indução de mutações genéticas causadoras de câncer, e que devem, portanto, ser evitadas no desenvolvimento de medicamentos.
Ambas as produções envolveram o aluno de doutorado Cayque Monteiro Castro Nascimento e o de iniciação científica Lucca Caiaffa Santos Rosa, que, segundo Pimentel, estão se sentindo muito motivados por publicarem nas melhores revistas científicas do mundo.
Além do desenvolvimento de estudos complexos na área de planejamento de fármacos, o Laboratório de Sistemas Complexos utiliza IA na área de ciências forenses; para detectar textos gerados por IA e por humanos; para determinar a procedência de alimentos e bebidas (como azeite, café e vinho) de origem desconhecida, com o intuito de desvendar sua falsificação; e iniciou, recentemente, um estudo para determinar a origem de derramamentos de petróleo, vinculando o acidente ambiental a quem o causou.
Um artigo sobre integridade no uso da Inteligência Artificial em textos acadêmicos também foi elaborado pelo grupo e divulgado pelo Journal of Chemical Information and Modeling, da ACS
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