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      Universidade de Coimbra usa Inteligência Artificial para acelerar descoberta de novos fármacos

      Uma equipa de investigadores da Universidade de Coimbra (UC) criou um modelo computacional inovador que pode vir a tornar mais rápido e menos dispendioso o desenvolvimento de novos fármacos para serem aplicados no tratamento de cancro, focados no contexto biológico da doença. Os resultados do estudo foram publicados na revista “Briefings In Bioinformatics”, anunciou, no início desta semana, a instituição de ensino superior.

       

      Considerando que a descoberta de um fármaco “é um processo extremamente complexo, moroso e dispendioso”, o trabalho, que resulta de uma colaboração entre a Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCTUC) e a Faculdade de Farmácia (FFUC) da UC, “teve como objectivo encurtar as etapas iniciais de desenvolvimento de fármacos, recorrendo à Inteligência Artificial (IA), através de métodos computacionais que consigam gerar compostos farmacologicamente interessantes de uma forma mais rápida e automatizada”.

      Para desenvolver o novo modelo, a equipa do departamento de Engenharia Informática da FCTUC recorreu a técnicas de Machine Learning, designadamente Deep Learning – um método que utiliza redes neuronais artificiais. “Estas estruturas permitem criar modelos inteligentes através da mimetização da capacidade de aprendizagem dos modelos biológicos. Deste modo são capazes de identificar padrões embebidos em conjuntos de dados e, a partir daí, é possível obter modelos que geram novas estruturas moleculares e que preveem propriedades biológicas de interesse”, explica Tiago Oliveira Pereira, primeiro autor do estudo, que faz parte do seu doutoramento.

      O modelo desenvolvido é inovador porque, explicam os autores, “é um modelo que combina informação química, através dos compostos, e biológica, por via de informação da expressão génica, de modo a encontrar moléculas promissoras na inibição do receptor e que não causem efeitos indesejados ao sistema biológico”.

      Com a colaboração do laboratório do professor Jorge Salvador da FFUC, foi possível aplicar o modelo num caso de estudo para a geração de compostos capazes de inibir a proteína USP7 (Ubiquitin specific protease 7). Esta proteína, sublinha Tiago Oliveira Pereira, assume um papel fundamental “na progressão de vários tipos de cancro e, actualmente, é vista como um receptor importante para o desenvolvimento de fármacos”. Os resultados obtidos nas experiências realizadas são altamente promissores, tendo o modelo demonstrado elevada capacidade para gerar moléculas potenciais inibidoras da USP7.

      Apesar de ter sido validado com dados de cancro da mama, o novo modelo computacional pode ser aplicado a “diversos contextos em que se possam obter dados de expressão génica associados à progressão da doença”, explica o investigador.

      Ponto Finalhttps://pontofinal-macau.com
      Redacção do Ponto Final Macau