Antibióticos para o tratamento de doenças particularmente resistentes, moléculas que bloqueiam as reações exageradas do sistema imunológico, moléculas que inibem o crescimento de células cancerosas, removendo o excesso de ferro, moléculas que podem aumentar a digestão das gorduras:tudo isso e muito mais foram descobertos nos últimos anos usando uma abordagem computadorizada exclusiva para resolver problemas particularmente complexos.

Nos últimos cinco anos, um algoritmo de eliminação estocástica iterativa (ISE) desenvolvido no laboratório do Prof. Amiram Goldblum, no Instituto de Pesquisa de Drogas da Universidade Hebraica de Jerusalém, foi aplicada à descoberta de drogas potenciais. O Instituto faz parte da Escola de Farmácia da Faculdade de Medicina. Testado pela primeira vez para resolver problemas na estrutura e função das proteínas, Desde então, o algoritmo tem sido usado para reduzir o tempo de descoberta de medicamentos - de anos para meses e até semanas.

A solução de Goldblum é diferente dos algoritmos chamados heurísticas, que se baseiam em soluções derivadas usando lógica e intuição, e sugere melhores soluções. Neste caso, o algoritmo produz um modelo para a atividade de pequenas moléculas em uma ou mais proteínas conhecidas por causar a doença. Um modelo é um conjunto de filtros de propriedades físico-químicas que distinguem entre moléculas ativas e não ativas, ou entre os mais e menos ativos. Milhões de moléculas podem então ser rastreadas pelo modelo, que permite a pontuação de cada molécula por um número que reflete sua capacidade de passar pelos filtros com base em suas próprias propriedades físico-químicas.

Um modelo desse tipo geralmente é construído em poucas horas e é capaz de rastrear milhões de moléculas em menos de um dia. Portanto, dentro de alguns dias ou mais, é possível fazer previsões iniciais sobre as moléculas candidatas a uma atividade específica de combate a uma doença. A maioria desses candidatos nunca foi conhecida antes por ter qualquer atividade biológica.

Para o desenvolvimento deste algoritmo, O Prof. Goldblum ganhou um Prêmio American Chemical Society em 2000. Desde então, o algoritmo resolveu muitos problemas relacionados à compreensão de vários sistemas biológicos, como flexibilidade de proteínas, interações proteínas-pequenas moléculas, e mais. Estas e outras descobertas resultam de colaborações entre o laboratório de Goldblum, onde seus alunos empregam o algoritmo para resolver vários problemas, e laboratórios e empresas farmacêuticas do mundo que testam as previsões de Goldblum na Alemanha, Japão, nos Estados Unidos e, claro, em Israel.

Com base na tecnologia de Goldblum, a empresa Pepticom foi fundada em 2011 por Yissum, o braço de transferência de tecnologia da Universidade Hebraica, para revolucionar a descoberta de novos candidatos a drogas peptídicas. O principal ativo da Pepticom é uma plataforma de inteligência artificial excepcional destinada a projetar ligantes peptídicos com base em estruturas cristalinas de proteínas resolvidas.

Aplicações Amplas

O algoritmo pode ser aplicado a outros tipos de problemas, em que o número de possibilidades é imenso e não tem solução, mesmo que os computadores mais poderosos do mundo trabalhem juntos. Isso inclui problemas em que o número de resultados possíveis é de 10 elevado a 100 (10100) e mais, tais como problemas de transporte terrestre, aviação, comunicações e sistemas biológicos.

Na área de transporte, isso pode envolver encontrar maneiras alternativas de ir de um ponto a outro usando dados de tráfego em cada uma das estradas alternativas que levam entre os dois pontos. Na aviação, um arranjo ideal de pousos e decolagens em aeroportos movimentados. Em telecomunicações, encontrar as rotas mais baratas em uma complexa variedade de cabos de comunicação. E em biologia, um modelo construído com base em algumas dezenas ou centenas de moléculas serve para examinar milhões de moléculas e descobrir novos candidatos a drogas. Estes são então enviados para laboratórios experimentais para serem desenvolvidos posteriormente, e em alguns casos têm sido cruciais para promover o desenvolvimento do tratamento para a doença de Alzheimer e diferentes formas de câncer.